在AIGC中什么是强化学习中的奖励函数 强化与奖励

文章目录

• 什么是强化学习
• 马尔科夫决策过程

• 四元组
• ’机器‘与’环境‘界限
• 策略两种表示方法及奖赏π

什么是强化学习

强化学习：一种学习过程，包含很多学习步骤，经过一段时间才能收获结果。通常等到收获后，才得出反馈结果。若将得到的好结果作为学习完成的奖赏，则在学习过程中我们执行某个操作（e.g.种瓜过程中浇水）对最终奖赏的影响，仅能得到一个当前反馈（瓜苗看起来茁壮），需要多次进行这种学习过程，才能总结出比较好的学习策略

强化学习图示

马尔科夫决策过程

强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MDP）来描述：

四元组

强化学习对应4元祖E=<X,A,P,R>，其中P:X×A×X→R指定了状态转移概率
R:X×A×X→R指定而奖赏（在有的应用中，奖赏函数可能仅与转态转移有关即R：X×X→R）

• 机器处于环境E，状态空间为X，每个状态x∈X是机器感知到的环境描述（e.g.在种瓜任务是当前瓜苗长势的描述），机器能采取的动作构成了动作空间A（e.g.浇水、施肥…）；
• 若某个动作a∈A作用在当前状态x上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态（e.g.瓜苗状态为缺水，若选择动作浇水，则瓜苗长势会发生变化，有概率恢复或无法恢复）；
• 在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在奖赏函数R反馈给机器一个奖赏（e.g.瓜苗健康+1，凋零-10，最终种出好瓜+100）

’机器‘与’环境‘界限

：在环境中状态的转移、奖赏返回不受机器控制，机器只能通过选择要执行的动作来影响环境，也只能通过观察转移后的状态和返回的奖赏来感知环境

策略两种表示方法及奖赏π

• 机器通过环境中不断学习得到一个策略，在状态x下能得知要执行的动作a=π（x）.策略两种表示方法：

1.确定性策略常用表示π:X→A

2.随机策略常用表示π:X×A→R，π（x，a）为状态x下选择动作a的概率，且

• 策略优劣取决于长期执行策略后得出的累计奖赏。在强化学习中目的是找到能是长期累计奖赏最大化的策略。