強化學習

習題預習

1. 什麼是強化學習？它在機器學習中有哪些應用？
2. 強化學習中的狀態、行動和獎勵是什麼？它們如何影響智能系統的決策？
3. Q學習（Q-learning）是什麼？它是如何利用Q值來訓練和改進強化學習模型的？
4. 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）是什麼？它如何克服傳統值函數法所面臨的瓶頸？
5. 深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）與傳統強化學習的區別是什麼？它使用什麼樣的深度學習模型進行強化學習？

說明知識

強化學習是一種機器學習方法，目標是在一個特定的環境中，以試誤的方式不斷學習提高，以最大程度地達成某個目標。通常，當一個智能體在環境中完成任務時，系統會根據它的表現，獎勵或懲罰它，以便智能體以後能夠提高效能。 強化學習旨在找到最優策略，使得智能體能夠獲得最大的總體獎勵。

舉例來說，假設一個智能體需要學習如何玩電子遊戲，它必須進行一系列選擇以儘可能地獲得高分。智能體的目標是最小化它的損失並最大化獎勵。當智能體作出正確的選擇時，會得到獎勵；反之，如果智能體做出錯誤的選擇，它會受到懲罰。透過這樣的反饋，智能體可以不斷學習並自我完善，直至達成最好的總體獎勵，完成遊戲。

條列重點

1. 強化學習是一種機器學習方法，主要用於訓練智能代理（agent）通過與環境的互動來學習適當的行為。
2. 強化學習問題可以表示為一個馬可夫決策過程（MDP），其中智能代理在不同的狀態下採取不同的行動，並且獲得不同的獎勵或懲罰。
3. 將強化學習問題建模為MDP需要定義狀態空間、行動空間、轉移函數和獎勵函數。
4. 強化學習算法通常包括價值函數估計和策略優化兩個步驟。價值函數用於評估狀態或行動的好壞，策略則決定智能代理在不同狀態下應該採取哪種行動。
5. 常見的強化學習算法包括Q學習、SARSA、DQN和A3C等。這些算法在處理不同類型的強化學習問題時有不同的優勢和限制。
6. 強化學習在許多領域都有應用，包括機器人控制、遊戲智能、自然語言處理和金融等。

知識測驗

1. 假設有一個智能體要學習遊戲，遊戲中會有隨機的障礙物，但是智能體要學習避免撞到障礙物，請問應該採用哪種Reinforcement Learning演算法？
   答案: Q-Learning

2. 假設你希望透過Reinforcement Learning來訓練一個機器人來學習走路，該如何設計獎勵函數？
   答案:機器人每走一步獲得一定的獎勵，當機器人走到特定目標時，可以給予額外獎勵，走到障礙物上就扣除獎勵。

3. 假設你正在建立一個智慧型機器人，該怎麼設計Reward Function才能確保它能夠從環境中推斷出正確的結論呢？
   答案: 設計獎勵函數時，必須確保智能體能夠學習到正確的行為，這可以通過引入隨機的元素來實現。

4. 假設你正在訓練一個能夠打籃球的機器人，請問Reinforcement Learning演算法中的SARSA和Q-Learning有何不同？
   答案: SARSA是一種on-policy演算法，而Q-Learning是一種off-policy演算法。SARSA在選擇下一步行動時參考當前策略，而Q-Learning則從所有策略中選擇最優策略。

5. Reinforcement Learning演算法中，我們經常會使用Bellman方程式來衍生出獎勵函數。請問，這個方程式能解決哪些問題？
   答案: Bellman方程式能夠解決基於時間序列的最佳策略生成問題，以及通過計算最優價值函數來進行最佳策略選擇問題。