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作者:禅与计算机程序设计艺术
强化学习(Reinforcement Learning,RL)是人工智能领域里一个重要且具有深远影响力的研究方向。它试图通过学习从环境中获得奖励或惩罚而不断优化行为策略的方法。它的核心思想就是将智能体作为环境中的参与者,在不同的状态下依据历史数据进行决策,并通过反馈最大化预期收益来不断改善自身的行为。机器人的运动规划、驾驶控制、强化学习都属于强化学习的应用场景。
2010年,DeepMind公司创立了AlphaGo,这是第一个基于深度强化学习技术的开放棋盘游戏系统。由于游戏本身的复杂性和困难性,国际象棋世界冠军柯洁在她的文章《AlphaGo:人类心智之父》中曾经谈到过,“没有哪一种机器学习模型能够完全复制人类的能力”。那么,AlphaGo背后的强化学习技术到底长什么样?或者换句话说,AlphaGo的强化学习为什么如此擅长围棋?本文就要探讨这一问题。
AlphaGo使用的强化学习方法主要包括:蒙特卡洛树搜索法、策略梯度方法、神经网络结构设计等。首先,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo Tree Search,MCTS)用于对决策树进行模拟,在每一步选择最优子节点的时候,它会随机生成许多虚拟子节点并对其进行评估,最终找到最佳的子节点。这样可以极大地减少时间和空间上的损失。第二,策略梯度方法(Policy Gradient,PG)在每一步对神经网络的输出进行求导,以更新神经网络的参数,使得预测出的策略接近目标策略。第三,神经网络结构设计则是根据蒙特卡洛树搜索算法和策略梯度方法的原理,采用了深度残差网络(ResNet)和信念回归(Belief Rev
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