概率图模型(六)：强化学习概率推断

概率图模型在强化学习中的推断过程提供了一个强大的框架，它将学习问题转化早桐为概率理论的表达，以设计原则性目标，构建因果结构模型，并支持通用推理方法的部署。强化学习的核心在于通过奖励函数增强概率模型，尽管动态系统可以用PGM描述，但决策策略的确定是概率推理的扩展问题。强化学习的泛化形式，如最大熵强化学习，无论是确定性还是随机动力学，都与PGM推理有关，利用这些模型，可以运用近似推理方法解决复杂问题。强化学习可以看作是马尔可夫决策过程（MDP），包含状态、行动、环境动态和奖励函数。MDP的轨迹表示是动态交互的结果，其目标是寻找最优策略以最大化累积奖励。在MDP中，价值和Q函数的定义引导我们推导出贝尔曼方程，用于评估和优化策略。最优策略的寻找涉及价值函数和优势函数的计算，以及基于熵的正则化的优化目段肢标。在图模型表示下，强化学习问题可以通过推理来解决，例如通过引入辅助变量来建模最优轨迹。策略梯度方法则是直接优化目标函数，通过蒙特卡洛估计和梯度上升更新策略参数。价握睁世值函数方法如价值迭代和拟合Q学习则针对大规模或连续状态空间，通过近似函数来逼近最优解。强化学习与控制的图模型优化目标涉及对最优轨迹分布的逼近，而在随机动力学条件下，变分推断被用来处理不确定性，寻找接近真实分布的策略。总的来说，强化学习的决策过程在PGM的框架下被转化为了优化问题，通过概率推理和优化技术实现最优控制。