《强化学习简介》课件.pptx

该【《强化学习简介》课件 】是由【1660287****】上传分享，文档一共【37】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【《强化学习简介》课件 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。《强化学****简介》ppt课件目录CATALOGUE引言强化学****算法强化学****中的探索与利用深度强化学****强化学****的挑战与未来发展引言CATALOGUE0103强化学****的目标是最大化长期的累积奖励,而不是仅仅关注单个步骤的奖励。01强化学****是机器学****的一个重要分支,它通过与环境互动来学****如何做出最优决策。02强化学****不同于监督学****和无监督学****它不需要明确的正确答案或标签,而是通过试错来学****什么是强化学****游戏AI强化学****在游戏AI中广泛应用,例如在围棋、象棋、***等游戏中,AI通过与自己对弈来提高水平。自动驾驶强化学****可以帮助自动驾驶汽车在各种路况和环境下做出最优的驾驶决策。机器人控制强化学****可以用于控制机器人的动作和行为,使其能够适应不同的环境和任务。强化学****的应用场景表示环境当前的状态,可以是环境的物理状态、游戏的状态、股票市场的价格等。状态(State)表示智能体可以采取的行动或决策,可以是移动、选择、出牌等。动作(Action)表示智能体在采取某个动作后从环境中获得的正负反馈,用于指导智能体的学****奖励(Reward)表示智能体在给定状态下应该采取的行动,是强化学****的核心概念。策略(Policy)强化学****的基本概念强化学****算法CATALOGUE02基本原理蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,通过大量随机样本的统计结果来逼近真实的结果。在强化学****中,蒙特卡洛方法常用于求解状态转移概率和奖励函数。蒙特卡洛方法应用场景蒙特卡洛方法适用于状态转移概率和奖励函数已知,但难以解析求解的问题。通过随机抽样模拟状态转移和奖励,可以找到最优策略。蒙特卡洛方法优缺点蒙特卡洛方法的优点在于简单易行,适用于大规模问题。但缺点是收敛速度慢,需要大量样本才能得到准确结果。蒙特卡洛方法