强化学习模型？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，那么，强化学习模型？一起来了解一下吧。
每一个自主体是由两个神经网络模块组成，即行动网络和评估网络。行动网络是根据当前的状态而决定下一个时刻施加到环境上去的最好动作。
对于行动网络，强化学习算法允许它的输出结点进行随机搜索，有了来自评估网络的内部强化信号后，行动网络的输出结点即可有效地完成随机搜索并且选择好的动作的可能性大大地提高，同时可以在线训练整个行动网络。用一个辅助网络来为环境建模，评估网络根据当前的状态和模拟环境用于预测标量值的外部强化信号，这样它可单步和多步预报当前由行动网络施加到环境上的动作强化信号，可以提前向动作网络提供有关将候选动作的强化信号，以及更多的奖惩信息(内部强化信号)，以减少不确定性并提高学习速度。
进化强化学习对评估网络使用时序差分预测方法TD和反向传播BP算法进行学习，而对行动网络进行遗传操作，使用内部强化信号作为行动网络的适应度函数。
网络运算分成两个部分，即前向信号计算和遗传强化计算。在前向信号计算时，对评估网络采用时序差分预测方法，由评估网络对环境建模，可以进行外部强化信号的多步预测，评估网络提供更有效的内部强化信号给行动网络，使它产生更恰当的行动，内部强化信号使行动网络、评估网络在每一步都可以进行学习，而不必等待外部强化信号的到来，从而大大地加速了两个网络的学习。
什么是强化学习：
强化学习是一种机器学习方法，与监督学习和非监督学习不同，强化学习是通过与环境的互动来学习决策和策略。强化学习的目标是让智能体能够适应环境，并在环境中实现最大化累积奖励的目标。
强化学习的基本思想是通过反复地与环境进行交互，智能体不断地尝试不同的行为，并从环境中获得反馈和奖励，从而学习到最优的策略。在强化学习中，智能体需要不断地探索和尝试，通过不断地与环境进行交互来逐渐了解环境的特点和规律，并逐渐学习到如何在环境中实现最大化的累积奖励。
强化学习与监督学习和非监督学习的主要区别在于，强化学习不是直接从数据集中学习决策规则或模型，而是通过与环境的互动来学习如何在环境中实现最大化的累积奖励。因此，强化学习需要更多的探索和尝试，同时也能够更好地适应复杂和动态的环境。
在强化学习中，通常会使用值函数来评估智能体的表现。值函数是一种衡量智能体在特定状态下执行特定行动的优劣程度的函数。通过不断地与环境进行交互并获得反馈和奖励，智能体会逐渐学习到如何在不同状态下采取最优的行动，并最大化累积奖励。
强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、机器人控制、自然语言处理等。
强化学习主要包含四个元素：agent、environment（环境状态）、action（行动）、reward（奖励）, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。
这里我们可以把agent看成股票操作机器，它可以选择加仓、减仓等操作。而动作（action）列表就包含加仓、减仓等。环境（environment）我们可以想象为当前股票及大盘的情况。然后我们的agent通过分析当前大盘和个股环境来给出加仓或减仓情况（这里减仓可以全部减完）。然后将股票在未来一段时间的收益看成reward，这个未来一段时间可以自己设置（比如20天）。通过不断的学习，我们的agent就能够很好的根据股票和大盘的环境来进行决策。
Q-learning是强化学习一个比较基础的算法，很多强化学习的升级算法都是在q-learning的基础上进行升级的。
以下是四种常见的强化学习机制及其原理：
ε-贪婪策略（ε-Greedy Policy）： ε-贪婪策略是一种基于概率的策略，它综合了贪婪策略（选择当前最优动作）和探索策略（选择非最优动作以发现可能更好的策略）。具体来说，在每个决策点上，以1-ε的概率选择贪婪动作（当前最优动作），以ε的概率选择随机动作。
上限置信区间（Upper Confidence Bound，UCB）： UCB是一种基于不确定性的策略，在每个决策点上根据动作的平均奖励和置信区间来选择动作。UCB算法通过均衡已知奖励和探索未知动作之间的权衡，鼓励探索具有潜在高奖励的动作。
Thompson采样（Thompson Sampling）： Thompson采样是一种基于贝叶斯推理的策略。它将每个动作的奖励看作是随机变量，并使用贝叶斯方法建模这些变量的分布。在每个决策点上，Thompson采样从这些分布中随机抽样一个样本，并选择具有最高样本奖励的动作。
时序差分学习（Temporal Difference Learning，TD Learning）： TD学习是一种基于差分误差的学习算法。它通过估计当前状态下的奖励，并将其与预期的奖励进行比较，从而更新值函数的估计。
强化学习的方法主要有：Model-free和Model-based、基于概率和基于价值、回合更新和单步更新、在线学习和离线学习。
我们可以将所有强化学习的方法分为理不理解所处环境,如果我们不尝试去理解环境, 环境给了我们什么就是什么. 我们就把这种方法叫做 model-free, 这里的 model 就是用模型来表示环境, 那理解了环境也就是学会了用一个模型来代表环境, 所以这种就是 model-based 方法.
基于概率是强化学习中最直接的一种, 他能通过感官分析所处的环境, 直接输出下一步要采取的各种动作的概率, 然后根据概率采取行动, 所以每种动作都有可能被选中, 只是可能性不同. 而基于价值的方法输出则是所有动作的价值, 我们会根据最高价值来选着动作。
回合更新和单步更新, 想象强化学习就是在玩游戏, 游戏回合有开始和结束. 回合更新指的是游戏开始后, 我们要等待游戏结束, 然后再总结这一回合中的所有转折点, 再更新我们的行为准则. 而单步更新则是在游戏进行中每一步都在更新, 不用等待游戏的结束, 这样我们就能边玩边学习了。
在线学习, 就是指我必须本人在场, 并且一定是本人边玩边学习, 而离线学习是你可以选择自己玩, 也可以选择看着别人玩, 通过看别人玩来学习别人的行为准则, 离线学习 同样是从过往的经验中学习, 但是这些过往的经历没必要是自己的经历, 任何人的经历都能被学习。
以上就是强化学习模型的全部内容，强化学习主要包含四个元素：agent、environment（环境状态）、action（行动）、reward（奖励）, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。这里我们可以把agent看成股票操作机器，它可以选择加仓、减仓等操作。
