强化学习的原理是什么？

Question

如题所述

Answer 1

以下是四种常见的强化学习机制其原理：
1. 正向强化机制Positive Reinforcement）：当智能体执行一个动作后，如果得到正向的奖励或反馈它会向于增加这个作的率。这种机制基于奖励的强化，通过增加奖励来鼓励智能体执行积极的行为，帮助智能体通过最优的策略。这种机制类于人类受到奖励后的积反馈效应。
2.向强化机Negative Reinforcement）：与正向化机相反一个动作后，如果得到负的罚或反馈，它会倾减这个动率。这机基于惩罚的强化，当智能体执行负面动作给予惩罚通过减少惩来鼓励智体避免执行不良的。这种机制类于人类避免遭受惩罚自我保护制3 探索机制（Exploration：在强化学习，探索制于引导智在知环中主动索，以寻更优策略。其中一种常见的探索机是ε-策略，即动作时，ε的概率随一个随机动作，以1-的概率选择当前最优的作探制够平衡探索和利之间的权衡，防止能体入局部优解，并助发现最优。
4. 温参数Temperature Parameter）：参数也常用制探索与利用之的权衡。它是一个介于0和正无穷大之间的值用来调整智能动作的随机。当温度参数接近0时，智能体将倾向于选择具有最高估的，即进行全局最优的利用。当温度参数高，智体倾向随索以便更好地探索整个空间。调整度参数可以根据问题的要求来平衡。
这些强学习机和理共同作用，帮助体从环境中学习，并发现最优行策略。