增强学习基本模型及其分析

摘要

近年来,机器学习与人工智能逐渐成为一个热门的研究领域.人们利用机器学习的方法,在很多领域取得了重大的突破与进展.机器学习当中有一个重要的研究领域,便是增强学习(Reinforcement learning,简写为RL),又叫做强化学习.增强学习关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为,从而获得最大的累积回报.通过增强学习,一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为,从而获得最大的累积回报.本文主要介绍了增强学习的基本概念、增强学习的发展以及增强学习的广泛应用,最后介绍了增强学习中一个非常经典的模型——隐马尔科夫模型.