強化學習模型？強化學習主要包含 四個元素 ：智能體Agent、環境狀態Enviroment、行為Action、獎勵Reward，強化學習的目標就是通過不斷學習總結經驗獲得最大累積獎勵。強化學習（Reinforcement Learning, RL）又稱為增強學習、評價學習等，那么，強化學習模型？一起來了解一下吧。
每一個自主體是由兩個神經網絡模塊組成，即行動網絡和評估網絡。行動網絡是根據當前的狀態而決定下一個時刻施加到環境上去的最好動作。
對于行動網絡，強化學習算法允許它的輸出結點進行隨機搜索，有了來自評估網絡的內部強化信號后，行動網絡的輸出結點即可有效地完成隨機搜索并且選擇好的動作的可能性大大地提高，同時可以在線訓練整個行動網絡。用一個輔助網絡來為環境建模，評估網絡根據當前的狀態和模擬環境用于預測標量值的外部強化信號，這樣它可單步和多步預報當前由行動網絡施加到環境上的動作強化信號，可以提前向動作網絡提供有關將候選動作的強化信號，以及更多的獎懲信息(內部強化信號)，以減少不確定性并提高學習速度。
進化強化學習對評估網絡使用時序差分預測方法TD和反向傳播BP算法進行學習，而對行動網絡進行遺傳操作，使用內部強化信號作為行動網絡的適應度函數。
網絡運算分成兩個部分，即前向信號計算和遺傳強化計算。在前向信號計算時，對評估網絡采用時序差分預測方法，由評估網絡對環境建模，可以進行外部強化信號的多步預測，評估網絡提供更有效的內部強化信號給行動網絡，使它產生更恰當的行動，內部強化信號使行動網絡、評估網絡在每一步都可以進行學習，而不必等待外部強化信號的到來，從而大大地加速了兩個網絡的學習。
什么是強化學習：
強化學習是一種機器學習方法，與監督學習和非監督學習不同，強化學習是通過與環境的互動來學習決策和策略。強化學習的目標是讓智能體能夠適應環境，并在環境中實現最大化累積獎勵的目標。
強化學習的基本思想是通過反復地與環境進行交互，智能體不斷地嘗試不同的行為，并從環境中獲得反饋和獎勵，從而學習到最優的策略。在強化學習中，智能體需要不斷地探索和嘗試，通過不斷地與環境進行交互來逐漸了解環境的特點和規律，并逐漸學習到如何在環境中實現最大化的累積獎勵。
強化學習與監督學習和非監督學習的主要區別在于，強化學習不是直接從數據集中學習決策規則或模型，而是通過與環境的互動來學習如何在環境中實現最大化的累積獎勵。因此，強化學習需要更多的探索和嘗試，同時也能夠更好地適應復雜和動態的環境。
在強化學習中，通常會使用值函數來評估智能體的表現。值函數是一種衡量智能體在特定狀態下執行特定行動的優劣程度的函數。通過不斷地與環境進行交互并獲得反饋和獎勵，智能體會逐漸學習到如何在不同狀態下采取最優的行動，并最大化累積獎勵。
強化學習在許多領域都有廣泛的應用，例如游戲、機器人控制、自然語言處理等。
強化學習主要包含四個元素：agent、environment（環境狀態）、action（行動）、reward（獎勵）, 強化學習的目標就是獲得最多的累計獎勵。
這里我們可以把agent看成股票操作機器，它可以選擇加倉、減倉等操作。而動作（action）列表就包含加倉、減倉等。環境（environment）我們可以想象為當前股票及大盤的情況。然后我們的agent通過分析當前大盤和個股環境來給出加倉或減倉情況（這里減倉可以全部減完）。然后將股票在未來一段時間的收益看成reward，這個未來一段時間可以自己設置（比如20天）。通過不斷的學習，我們的agent就能夠很好的根據股票和大盤的環境來進行決策。
Q-learning是強化學習一個比較基礎的算法，很多強化學習的升級算法都是在q-learning的基礎上進行升級的。
以下是四種常見的強化學習機制及其原理：
ε-貪婪策略（ε-Greedy Policy）： ε-貪婪策略是一種基于概率的策略，它綜合了貪婪策略（選擇當前最優動作）和探索策略（選擇非最優動作以發現可能更好的策略）。具體來說，在每個決策點上，以1-ε的概率選擇貪婪動作（當前最優動作），以ε的概率選擇隨機動作。
上限置信區間（Upper Confidence Bound，UCB）： UCB是一種基于不確定性的策略，在每個決策點上根據動作的平均獎勵和置信區間來選擇動作。UCB算法通過均衡已知獎勵和探索未知動作之間的權衡，鼓勵探索具有潛在高獎勵的動作。
Thompson采樣（Thompson Sampling）： Thompson采樣是一種基于貝葉斯推理的策略。它將每個動作的獎勵看作是隨機變量，并使用貝葉斯方法建模這些變量的分布。在每個決策點上，Thompson采樣從這些分布中隨機抽樣一個樣本，并選擇具有最高樣本獎勵的動作。
時序差分學習（Temporal Difference Learning，TD Learning）： TD學習是一種基于差分誤差的學習算法。它通過估計當前狀態下的獎勵，并將其與預期的獎勵進行比較，從而更新值函數的估計。
強化學習的方法主要有：Model-free和Model-based、基于概率和基于價值、回合更新和單步更新、在線學習和離線學習。
我們可以將所有強化學習的方法分為理不理解所處環境,如果我們不嘗試去理解環境, 環境給了我們什么就是什么. 我們就把這種方法叫做 model-free, 這里的 model 就是用模型來表示環境, 那理解了環境也就是學會了用一個模型來代表環境, 所以這種就是 model-based 方法.
基于概率是強化學習中最直接的一種, 他能通過感官分析所處的環境, 直接輸出下一步要采取的各種動作的概率, 然后根據概率采取行動, 所以每種動作都有可能被選中, 只是可能性不同. 而基于價值的方法輸出則是所有動作的價值, 我們會根據最高價值來選著動作。
回合更新和單步更新, 想象強化學習就是在玩游戲, 游戲回合有開始和結束. 回合更新指的是游戲開始后, 我們要等待游戲結束, 然后再總結這一回合中的所有轉折點, 再更新我們的行為準則. 而單步更新則是在游戲進行中每一步都在更新, 不用等待游戲的結束, 這樣我們就能邊玩邊學習了。
在線學習, 就是指我必須本人在場, 并且一定是本人邊玩邊學習, 而離線學習是你可以選擇自己玩, 也可以選擇看著別人玩, 通過看別人玩來學習別人的行為準則, 離線學習 同樣是從過往的經驗中學習, 但是這些過往的經歷沒必要是自己的經歷, 任何人的經歷都能被學習。
以上就是強化學習模型的全部內容，強化學習主要包含四個元素：agent、environment（環境狀態）、action（行動）、reward（獎勵）, 強化學習的目標就是獲得最多的累計獎勵。這里我們可以把agent看成股票操作機器，它可以選擇加倉、減倉等操作。
