强化学习RL与深度学习DL的区别

10 个月前机器学习 136

强化学习 (RL) 是机器学习 (ML) 的一个子领域，它侧重于通过与环境的互动来学习决策策略，如首页图示。与其他机器学习方法不同的是，RL 不需要大量标记数据进行训练。相反，RL 代理通过尝试不同的操作并观察结果来学习。这使得 RL 非常适合用于难以或不可能收集大量数据的环境，例如机器人控制和游戏。

深度学习 (DL) 是一种机器学习技术，它利用人工神经网络 (ANN) 来学习数据中的复杂模式。DL 在图像识别、自然语言处理和语音识别等任务中取得了巨大成功。

RL 和 DL 可以结合起来创建强大的新算法。深度 RL 将 DL 用于近似值函数和策略函数，这可以使 RL 代理在更复杂的环境中学习。深度 RL 已被用于在 Atari 游戏、机器人控制和自动驾驶等任务中实现最先进的结果。

因此，虽然 RL 是机器学习的一个子领域，但它也可以与 DL 相结合来创建强大的新算法。

以下是一些关于 RL 和 DL 的附加资源：

Wikipedia 关于强化学习的文章： https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning
Wikipedia 关于深度学习的文章： https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
DeepMind 的深度强化学习教程： https://deepmind.google/
斯坦福大学的强化学习课程： https://web.stanford.edu/class/cs224n/