什么是强化学习?什么是自监督学习?

强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个范式和方法论,主要用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中,通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点是智能体并不依赖监督数据,而是仅依赖环境的奖励信号进行学习。其常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为基于模式的强化学习(model-based RL)和无模式强化学习(model-free RL),以及主动强化学习(active RL)和被动强化学习(passive RL)。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数(value function)算法两类。深度学习模型可以与强化学习结合,形成深度强化学习。强化学习理论受到行为主义心理学启发,侧重在线学习并试图在探索与利用之间保持平衡。强化学习在信息论、博弈论、自动控制等领域都有应用,被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统等。

自监督学习(Self-Supervised Learning)则是无监督学习的一个子领域。自监督学习的目的是对于无标签数据,通过设计辅助任务来挖掘数据自身的表征特征作为监督信号,从而提升模型的特征提取能力。自监督学习主要是利用辅助任务从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息,通过这种构造的监督信息对网络进行训练,从而可以学习到对下游任务有价值的表征。自监督学习的核心在于如何自动为数据产生标签。其优势在于,它可以在无标签的数据上完成训练,而监督学习需要大量的有标签数据,强化学习需要与环境的大量交互尝试。

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