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title: 增強式學習
tags: [DeepLearning, '20200801']

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# 增強式學習 
###### tags: `20200801` `DeepLearning`
黃國勝教授
國立中山大學電機工程學系

## 人工智慧產學研聯盟 NAR Labs

## 增強式學習簡介
很少提到的一類，但是很重要
數學很少，所以選這個來做研究
### Introduction to Reinforcement Learning
MachineLearning 三大類
1. 監督式學習
    累積人類的智慧，給他題目和答案讓它學。
2. 非監督式學習
    錯了就打他，用暗示性的來讓它學，很像是建構式數學
3. 增強式學習
    透過不斷的練習，告訴他贏或輸，讓它從步驟中學習
    
#### 什麼問題才可以使用增強式學習呢？
1. 需要有學習者
2. 行動可以有決策，且行動會造成環境改變
3. 環境會給予獎勵

Actor / Policy
Action = pi(Observation)

> 目標就定為得到最好的獎賞 
> [color=#bc10bc]

這個獎賞必須是所有獎勵的加總，才能避免掉入陷阱

### Policy Based RL
Modal-based 就是建立一個模擬器模型可以去玩

Modal-free 就是在真實世界的環境去執行
Policy-based 知道政策
Value-based 知道數值

### Value Based RL
(實在聽不懂)


### Q-Learning
時間關係跳過去



## 增強式學習應用

### Behavior Control by RL and IRL
球跟機器人的距離當作獎賞，所以機器人就會去追球
反過來的話，就會去躲球



### Robots Dispatch (Machine Scheduling)

### Chip Probe on a Wafer (Mowing)









