強化學習（Reinforcement Learning，RL）是機器學習中一個引人入勝且迅速發展的領域，其中人工智能代理通過與環境互動來學習做出決策。與依賴標註數據的監督學習不同，強化學習側重於通過經驗學習，由獎勵和懲罰系統驅動。

強化學習中的關鍵概念

強化學習的核心組成部分包括代理（agent）、環境（environment）和行動（actions）。代理是學習者或決策者，環境是代理所互動的外部系統，行動是代理可以做出的所有可能的動作集合。代理感知其在環境中的狀態，採取行動並接收獎勵形式的反饋。目標是學習一個策略，即選擇行動以最大化累積獎勵的策略。

策略定義了代理的行為，可以是確定性的或隨機性的，從簡單的規則到複雜的神經網絡。例如，在遊戲中，策略可以根據遊戲的當前狀態決定代理的動作。由環境提供的獎勵信號引導代理向有利的行為前進。這種反饋機制對學習至關重要，因為它幫助代理區分有益和有害的行為。價值函數估計可以從特定狀態或狀態-行動對中獲得的期望累積獎勵，有助於評估和改進策略。

在強化學習中，需要在探索新策略（探索）和利用已知高獎勵策略（利用）之間取得平衡。平衡這些方面對於有效學習至關重要。

馬爾可夫決策過程（MDPs）

強化學習問題通常被框架化為馬爾可夫決策過程（Markov Decision Processes，MDPs），這是一種數學模型，為建模決策情境提供了結構化的方法，其中結果部分是隨機的，部分由決策者控制。馬爾可夫鏈（Markov chains）是MDPs的基礎概念，它描述了僅根據當前狀態從一個狀態轉換到另一個狀態的過程。MDPs通過引入行動和獎勵來擴展馬爾可夫鏈，使其適合於建模強化學習問題。代理的目標是找到最大化期望累積獎勵的策略。

Q學習和深度Q學習

Q學習（Q-Learning）是一種無模型的強化學習算法，其目的是學習行動的質量（即Q值），這些Q值指示在給定狀態下採取某行動的期望未來獎勵。它使用基於Bellman方程的迭代更新規則來趨向最佳Q值。深度Q學習（Deep Q-Learning）通過使用深度神經網絡（DNNs）來近似Q值擴展了Q學習，這種方法因DeepMind訓練代理玩Atari遊戲的成功而受到廣泛關注。這種方法，被稱為深度Q網絡（DQNs），允許強化學習擴展到具有大型狀態和行動空間的問題。

深度Q學習中的關鍵創新包括經驗回放（experience replay），存儲和重用過去的經驗以穩定訓練；固定Q目標（fixed Q-Targets），使用一個單獨的目標網絡來改進訓練過程的穩定性；雙重DQN（Double DQN），它減少了Q值估計中的過高估計偏差；和對抗DQN（Dueling DQN），它分離狀態值和優勢估計以加強學習。

結論

強化學習代表了一種強大的方法，用於通過學習從互動和反饋中訓練代理來解決複雜任務。通過利用Q學習和深度Q學習等技術，研究人員和實踐者可以解決從遊戲到機器人控制等廣泛的問題。隨著強化學習的不斷進步，它有望在各個領域驅動重大創新，增強我們設計智能系統的能力，這些系統能夠在動態環境中學習和適應。