背景
強化學習是機器學習三大分支之一，除去強化學習外，還有監督式學習和非監督式學習，雖然本系列文章主要介紹強化學習，但是瞭解另外兩類的特點還都是很有必要。本系列的文章首先整體介紹強化學習的相關知識，然後是相關的演算法，第一個演算法是Q-Learning。
監督式學習
監督式學習好比有一位老師告訴機器某個物件有什麼特徵，例如人有兩條腿，兩隻眼睛等等，而這些特徵被稱之為標籤，機器根據這些帶有標籤的大量資料訓練自己，獲得經驗，當獲得資料集之外的輸入時（檢驗模型），機器會根據自己學習到的經驗，判斷這個輸入是什麼物件。不難看出，監督學習便是通過大量帶有標籤的資料訓練機器自身，機器從中獲得經驗，達到可識別物體的目的，廣泛應用於分類問題和迴歸問題。為了便於理解，這裡舉一個例子：現在需要讓機器能夠在分辨羊和雞，最初機器是一個白痴，什麼也不懂，於是用大量帶有特徵的資料集來訓練機器，例如告訴機器羊有四條腿，雞隻有兩條腿；羊的體型大，雞的體型小；羊有一對犄角，而雞沒有等等，當然資料越多越好，特徵越具體越好，通過大量的資料訓練後，放一隻羊交給機器識別，機器便會提取當前識別物件的特徵，有沒有犄角，有幾隻腿等等，然後和自己學習到的標籤對比，得出是羊的結論。
非監督式學習
非監督學習在學習過程中沒有老師告訴你資料的標籤，也就是說機器得到的資料僅僅是一條條資料，資料不帶有任何提示資訊，而機器的任務是通過觀察大量的資料，自己形成一套認知體系，能夠將所有的資料進行歸類，但是機器本身並不知道這個類代表什麼，例如：給機器輸入大量的雞和羊的資料，但是不告訴機器它們的特徵，機器通過訓練後能夠將羊和雞分成兩類，但是機器並不知道他們是羊和雞，就叫聚類。
強化學習
從前文可以看出，監督學習和非監督學習的經驗來源（也就是資料集）都是靜態的。現在假設這樣一個情景，我們需要訓練一個機器人能夠自主的在地面上行走，我們應該怎麼訓練它呢？按照非監督學習或者監督學習，我們需要向機器人提供大量關於環境的資料，什麼是障礙物，什麼是溝壑等等，但是現實環境中影響因素很多，例如障礙物有很多種，有石頭這樣的較小障礙物，也有高樓這樣的障礙物，機器面臨不同的障礙物作出的反應也不同，前者是做出更大的跨步躲開障礙物，後者則需要繞行。而在環境中這樣的因素很多，加之環境變化很快，因此提供一個完整的資料集來訓練機器人顯然已經不可行。而強化學習便可解決這樣的問題，強化學習的資料集不是靜態資料集，而是動態的。強化學習可稱之為引導式學習，也有人稱之為試錯式學習，將機器（代理）仍在環境中，讓它自己探索（即在環境中自由玩耍），機器會做出很多動作作用於環境，並且環境會反饋給機器一個獎勵告訴機器人他做的動作是好還是壞，比如機器人向右走跌倒了，環境會反饋一個不好的獎勵給機器，告訴機器在這個狀態作這個動作並不有利，如果向左走沒有跌倒，則會反饋一個較好的獎勵，告訴機器在這個狀態做向左走的動作有利，通過不斷地施加動作作用於環境，環境做出反饋，是的機器人不斷從環境中得到經驗完善自己，告訴自己在某個狀態下做某個動作使自己不會摔倒，從而使其能自主行走。從而得到與環境最佳的互動策略。好比一位老師在你面前不會告訴你應該做什麼，但是你做的每一個動作老師都會給你打分（獎勵），不同動作得分有高有低，因此你會選擇分數更高的動作避免更低的動作。這裡用一個經典的方格世界舉例：假設這裡有一個5*5的方格，要求機器人從（1，1）的方格開始，目標走到（5，5）的方格。機器人在每個方格的動作只有前後左右，最初機器人什麼也不懂，在方格世界亂走，在（1，1）（左下角）有上下左右四種動作，如果選擇了左或者下，就走出方格世界，環境返回獎勵-1告訴機器人在（1，1）向左向下的動作很不好，如果向上或者向右則得到0的獎勵，這樣子機器人的狀態從（1，1）轉移到（1，2）或者（2，1），然後機器人繼續在該位置執行四個動作中的一個到達下一個狀態，得到相應的獎勵，當到達（5，5）時，獲得獎勵+10，通過這樣不斷的訓練，機器人便會在每個狀態選擇有利的動作執行而避免收益低的動作（例如在起點不會向左向下），從而最終到達終點。
強化學習五個方面
前文簡單介紹了監督學習、非監督學習、強化學習，而本系列文章主要記錄強化學習相關知識，首先看一下強化學習的五個內容組成。強化學習可以總結為環境+獎勵+表達策略的方法+選擇演算法訓練代理+部署驗證。在強化學習中，需要訓練的物件（即為前文的機器、機器人）統稱為Agent(代理、智慧體)。
Environment（環境）
環境即為代理玩耍的場所，前文提到，強化學習就是代理與環境不斷和互動得到反饋來完善自身的過程。代理可以有很多的動作，動作作用於環境，環境可以根據動作給代理獎勵評價代理的動作的好壞，並且代理可以從環境中觀察到狀態資訊。在方格世界中，環境就是整個5*5的方格，動作就是上下左右，狀態就是對應的位置資訊，也就是座標。
Reward（獎勵）
獎勵是代理用於獲取經驗、完善自己的重要依據，根據環境反饋的經驗，代理可以瞭解到在當前狀態下執行某個動作的利弊，從而使其在每個狀態執行有利的動作，而避免低收益動作。例如在方格世界中在（1，1）點執行向下或者向左會得到-1獎勵，是一個消極獎勵，代理便會在該狀態避免該動作。而在（4，5）執行向右的動作，便會得到+10的獎勵，是一個積極的獎勵，是的代理在該狀態更傾向於該動作。
Policy（策略）
策略可以理解為一個函式，該函式是狀態空間到動作空間的對映，輸入是狀態，輸出是執行動作，用於指引代理在該狀態執行什麼動作，最優策略則是在每一個狀態下，都能使得代理做出合適的動作從而獲得最佳的長期獎勵（價值）。而強化學習的目標就是學習與環境互動得最佳策略，而學習就是系統性調整引數使得策略收斂到最佳狀態的過程。表達策略的方法多種多樣，在之後的文章會介紹。
訓練代理的方法
常用的強化學習演算法有Q-Learning、Sarsa、DQN(Deep Q-Learning Network)，在後面會逐步介紹。
部署驗證
實地部署驗證結果。
強化學習分類
強化學習可以分為兩類，基於模型的方法和無模型方法。
無模型的方法
在無模型訓練方法中，代理對環境一無所知，因此代理需要對環境的所有區域進行探索，意味著會花費大量時間去探索低獎勵回報的區域，這樣會浪費大量的時間去做無用功，但在大多數情況都會使用這種方式。
基於模型的方法
在開發者知道環境中某些區域或者全部環境的情況下，開發者可以將這些情況告知代理，就像一張地圖，會告訴代理哪些區域回報極低，避免探索低迴報區域，加快訓練速度，節約資源。
總結
關於強化學習的概述就當這裡結束，水平有限，如有理解不當或者需要改正補充的地方，歡迎批評指正。接下來我將詳細闡述五個方面，闡述完後開始相關演算法的分享，包括演算法的理解、演算法分析與總結、演算法實現、具體場景的模擬與分析。