强化学习笔记（一）

概览

强化学习相关如下图所示：

强化学习属于机器学习的分支：

特点

• 强化学习没有监督数据，只有奖励信号；
• 强化学习中的奖励信号不一定是实时的，很可能是延后的；
• 强化学习中时间（序列）是一个很重要的因素；
• 个体在某一时刻的行为会导致环境的响应并影响到个体的将来。
  

分类

考虑价值或策略：

（1）仅基于价值函数：这样的个体有对状态价值的估计函数，但是没有直接的策略函数，策略函数由价值函数间接得到。
（2）仅直接基于策略：在这样的个体中，行为直接由策略函数产生，个体并不维护一个对各状态价值的估计函数。
（3）演员-评判家（Actor-Critic）类型：这样的个体既有价值函数也有策略函数，两者相互结合解决问题。

考虑模型：

（1）不基于模型的个体：这类个体并不试图了解环境如何工作，而仅聚焦于价值和策略函数，或者二者之一。
（2）基于模型的个体：个体尝试建立一个描述环境运作过程的模型，以此来指导价值或策略函数的更新。

分类情况如下图所示：

个体与环境的关系

环境分类

• 完全可观测
  
• 部分可观测
  

策略分类

策略是从个体状态到行为的一个映射（Mapping）。
如果一种策略在一个确定的状态下能够产生一个确定的行为，那么这种策略就可以称为确定性策略（Deterministic Policy）。相反，如果某一种策略在确定状态下不能产生一个确定的行为，而是提供各种可能行为的概率，那么这种策略就可以称为随机性策略（Stochastic Policy）。

参考资料

[1] David Silver 强化学习课程.
[2] 叶强,闫维新,黎斌．强化学习入门：从原理到实践[M]．北京．机械工业出版社, 2020.

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