贝叶斯网络与强化学习：智能决策的概率框架_贝叶斯强化学习

1. 背景介绍

1.1 人工智能与决策问题

人工智能 (AI) 的目标是使机器能够像人类一样思考和行动。其中一个核心问题是如何让机器进行智能决策，即在面对不确定性时，选择最佳行动方案以实现特定目标。

1.2 概率推理与决策

概率推理是一种强大的工具，可以帮助我们处理不确定性。它允许我们对事件发生的可能性进行建模，并根据现有信息更新我们的信念。在决策问题中，我们可以使用概率推理来评估不同行动方案的潜在结果，并选择最有可能获得预期结果的方案。

1.3 贝叶斯网络与强化学习

贝叶斯网络和强化学习是两种重要的概率框架，它们为智能决策提供了互补的视角：

• 贝叶斯网络 是一种用于表示变量之间概率关系的图形模型。它可以用于推理、预测和决策，特别适用于处理复杂的因果关系。
• 强化学习 是一种通过试错学习最佳行为策略的机器学习方法。它侧重于学习如何与环境交互以最大化累积奖励。

2. 核心概念与联系

2.1 贝叶斯网络

2.1.1 定义

贝叶斯网络是一个有向无环图 (DAG)，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的直接依赖关系。每个节点都与一个条件概率表 (CPT) 相关联，该表指定了该变量在其父节点取特定值情况下的条件概率分布。

2.1.2 推理

贝叶斯网络可以用于执行各种概率推理任务，例如：

• 边缘化推理: