强化包括什么-强化包含什么

强化学习是一种机器学习技术，它通过嘉奖或惩罚来调剂模型的行动。它可以用于解决许多复杂的问题，如游戏、机器人控制和自然语言处理等。强化学习中的“强化”是指从环境中取得的反馈，这类反馈可以是积极的（例如嘉奖）也能够是消极的（例如惩罚）。强化学习的目标是找到一种策略，使得在未来的状态下可以取得最大的积累嘉奖。

强化学习模型主要包含( )和回报四个元素

强化学习主要包含 四个元素 ：智能体Agent、环境状态Enviroment、行为Action、奖励Reward，强化学习的目标就是通过不断学习总结经验获得最大累积奖励。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）又称为增强学习、评价学习等，和深度学习一样是机器学习的一种范式和方法论之一，智能体从一系列随机的操作开始，与环境进行交互，不断尝试并从错误中进行学习策略，最大化回报值，最终找到规律实现既定目标。

强化学习的过程：智能体首先采取一个与环境进行交互的动作，导致环境状态发生了改变，同时环境会产生一个强化信息（正或负的奖励），智能体根据强化信息和环境当前的状态采取下一个人动作，不断迭代使得累积奖励值最大。

想象在一个比赛中没有人对你进行任何培训，直接开始比赛，有一个裁判不会告诉你怎么做，但是会对你的每个行为进行打分，我们需要记住并且多做这些高分的行为，避免低分行为，但在实际大型强化学习场景中要比这个例子复杂的多。

强化学习有非常广泛的应用，如经典游戏，机器人、四轴飞行器表演等。

以下是强化学习的几种常用方法：

1、Q-learning方法：Q-learning方法是基于状态的强化学习算法，主要用于离散状态空间的问题。其中，Q值表示对于任意状态和行动，期望未来的回报。通过不断更新Q值，得出最优策略。

2、SARSA算法：SARSA算法是另一种基于状态的强化学习算法，也用于离散状态空间的问题。SARSA算法是一种在线学习算法，即在学习过程中不依赖预先定义的模型。

3、DQN算法：DQN算法是一种基于值的强化学习算法，主要用于连续状态空间的问题。DQN算法使用深度神经网络来近似Q函数，通过优化网络参数来更新Q函数。

4、A3C算法：A3C算法是一种基于策略的强化学习算法，通过并行化多种神经网络来训练多个智能体，从而提高学习效率和精度。

5、DDPG算法：DDPG算法是一种基于策略的强化学习算法，主要用于连续行动空间的问题。DDPG算法使用连续动作策略和深度神经网络来进行优化。

以上是强化学习中几种常见的学习算法和方法，不同的问题、场景和应用可能需要选择不同的方法和算法。

强化包括正强化、负强化和自然消退三种类型：

第一种：正强化，又称积极强化。当人们采取某种行为时，能从他人那里得到某种令其感到愉快的结果，这种结果反过来又成为推进人们趋向或重复此种行为的力量。

例如，企业用某种具有吸引力的结果（如奖金、休假、晋级、认可、表扬等），以表示对职工努力进行安全生产的行为的肯定，从而增强职工进一步遵守安全规程进行安全生产的行为。

第二种：负强化，又称消极强化。它是指通过某种不符合要求的行为所引起的不愉快的后果，对该行为予以否定。若职工能按所要求的方式行动，就可减少或消除令人不愉快的处境，从而也增大了职工符合要求的行为重复出现的可能性。

例如，企业安全管理人员告知工人不遵守安全规程，就要受到批评，甚至得不到安全奖励，于是工人为了避免此种不期望的结果，而认真按操作规程进行安全作业。

值得一提的是，负强化与容易与惩罚相混。凡是能够减弱行为或降低反应频率的刺激或事件叫做惩罚，惩罚可以分为两类；负强化不同与惩罚的概念，正强化与负强化都有加强行为的效用，惩罚是制止某种不当行为，这是惩罚与负强化的主要区别。

第三种：自然消退，又称衰减。它是指对原先可接受的某种行为强化的撤消。由于在一定时间内不予强化，此行为将自然下降并逐渐消退。

例如，企业曾对职工加班加点完成生产定额给予奖酬，后经研究认为这样不利于职工的身体健康和企业的长远利益，因此不再发给奖酬，从而使加班加点的职工逐渐减少。

惩罚和自然消退的目的是为了减少和消除不期望发生的行为。上述三种类型的强化相互联系、相互补充，构成了强化的体系，并成为一种制约或影响人的行为的特殊环境因素。

强化的主要功能，就是按照人的心理过程和行为的规律，对人的行为予以导向，并加以规范、修正、限制和改造。它对人的行为的影响，是通过行为的后果反馈给行为主体这种间接方式来实现的。人们可根据反馈的信息，主动适应环境刺激，不断地调整自己的行为。

扩展资料

斯金纳的强化理论

斯金纳的强化理论是美国的心理学家和行为科学家斯金纳、赫西、布兰查德等人提出的一种理论，是以学习的强化原则为基础的关于理解和修正人的行为的一种学说。

所谓强化，从其最基本的形式来讲，指的是对一种行为的肯定或否定的后果（报酬或惩罚），它至少在一定程度上会决定这种行为在今后是否会重复发生。

中文名：斯金纳、外文名：Burrhus Frederic Skinner、职业：心理学家和行为科学家、国籍：美国、出生日期：1904年。

主要内容

斯金纳（Burrhus Frederic Skinner）生于1904年，他于1931年获得哈佛大学的心理学博士学位，并于1943年回到哈佛大学任教，直到1975年退休。

1968年曾获得美国全国科学奖章，是第二个获得这种奖章的心理学家。

他在心理学的学术观点上属于极端的行为主义者，其目标在于预测和控制人的行为而不去推测人的内部心理过程和状态。他提出了一种“操作条件反射”理论，认为人或动物为了达到某种目的，会采取一定的行为作用于环境。

当这种行为的后果对他有利时，这种行为就会在以后重复出现；不利时，这种行为就减弱或消失。人们可以用这种正强化或负强化的办法来影响行为的后果，从而修正其行为，这就是强化理论，也叫做行为修正理论。

根据强化的性质和目的可把强化分为正强化和负强化。在管理上，正强化就是奖励那些组织上需要的行为，从而加强这种行为；负强化是指为了使某种行为不断重复，减少或消除施于其身的某种不愉快的刺激。

负强化的方法包括撤销批评、处分、降级等，有时恢复减少的奖金也是一种负强化。正强化的方法包括奖金、对成绩的认可、表扬、改善工作条件和人际关系、提升、安排担任挑战性的工作、给予学习和成长的机会等。

开始，斯金纳也只将强化理论用于训练动物，如训练军犬和马戏团的动物。以后，斯金纳又将强化理论进一步发展，并用于人的学习上，发明了斯金纳的程序教学法和教学机。

他强调在学习中应遵循小步子和及时反馈的原则，将大问题分成许多小问题，循序渐进；他还将编好的教学程序放在机器里对人进行教学，收到了很好的效果。

斯金纳的强化理论和弗隆的期望理论都强调行为同其后果之间关系的重要性，但弗隆的期望理论较多地涉及主观判断等内部心理过程，而强化理论只讨论刺激和行为的关系。

参考资料：

百度百科_斯金纳的强化理论