強化學習ppt

Ⅰ 淺談斯金納強化理論在中職計算機教學中的應用:斯金納的強化理論

美國著名心理學家斯金納經過對人和動物的學習進行的長期實驗研究提出了強化理論。強化理論是旨在強調人的行為與影響行為的環境刺激之間的關系的理論，由於人的行為後果對其行為會發生反作用，人們可通過影響行為後果的辦法來修正或改變行為，這就是「強化」。強化就是通過強化物增強某種行為的過程，而強化物就是增加反應概率的刺激和事件。強化又分為積極強化和消極強化，積極強化通過呈現刺激增強反應概率，消極強化通過終止不愉快條件來增強反應概率。
強化理論對當今的學校教育有著深遠的意義。在學校教育中，通過對學生的各個方面進行強化，教師可以修正學生的行為方式，塑造學生良好的行為習慣。通過教師不斷地強化，引導其向積極健康的方向發展。老師可以在教育教學過程中，採取有效的獎懲措施，激發學生的學習動機，使每一個學生都能努力刻苦地學習，不斷地提高學習成績，促進其身心全面、和諧、健康的發展。
縱觀目前中等職業學校的計算機課堂環境，普遍存在著這樣的現象：學生上課缺乏活力，或沒有上課學習的興趣，盡管老師非常投入地講解，依然有不少學生看小說、發簡訊、聊天；或者不進行教師布置的操作練習，而是瘋狂的玩電腦游戲。學生上課不愛聽講或學習，原因是多方面的，比如中職學校的生源差，沒有升學的壓力，課程設置不合理，授課內容過於陳舊，教師講課單一、呆板等等。本文認為「強化」概念在中職課堂的缺失以及不合理是造成這一現象的重要原因。計算機文化基礎課的重要特點是強調實際操作技能，而強化理論是一種操作性理論，所以，將強化理論應用到計算機文化基礎課的教學中去，有著很強的現實意義。下面就從幾個方面來說明強化理論在中職學校計算機文化基礎課中的應用。
一、激發學生的學習動機
學習動機是「激發個體進行學習活動、維持已引起的學習活動，並導致行為朝向一定的學習目標的一種內在過程或內部心理狀態」。實踐證明，學習動機越明確，學習興趣越強烈，學習積極性越高，學習的質量也就越好。因此，教師要有效地強化學生的內部學習動機，實質上就是要強化可轉化為內部學習動機的有關心理因素，如培養學習需要、興趣、熱情、責任感和好勝心等。比如，在課程開始首先給學生播放一張添加動畫效果的賀卡，並請學生思考「賀卡中哪些知識是我們以前學過的？哪些效果是我們以前學過的知識無法實現的？」通過提問，使同學們回憶前面學過的知識，並引起學生對未學的新知識的興趣，從而產生想自己動手製作的慾望，激起學生的學習動機。
二、結合學習者的實際進行實踐操作
學生學習是為了什麼？為了解決現實問題。我們教師應該通過滿足學生這種需要，來強化他們的學習行為。對於計算機文化基礎這種強調實際操作技能的課程，教師可以結合學生的實際生活讓他們有親身操作和展示的機會。提供實踐操作的機會，讓學生學以致用是最好的強化。比如，按照課程進度，在講授PowerPoint中的動畫設置這堂課的時候大致都在五月初的時候，而我們的學生又是護理班的學生，因此，給學生布置的最後的任務就是讓學生結合自己所學的PPT的知識，製作護士節（中等衛生學校）或母親節的賀卡。這樣就可以讓學生利用自己的課堂知識解決現實問題，從而起到強化作用，達到好的學習效果。
三、開展學習競賽
許多實驗研究表明，開展學習競賽可以有效地提高學習成績，因此也是對教學效果的一種強化。教學中，教師可以將學生分成不同的組，組與組之間進行競賽。競賽要盡可能增加獲勝的機會，使不同能力水平的學生都有獲勝的機會，以增強信心，強化學習效果。同樣是在講授PowerPoint中的動畫設置這堂課的時候，在教師對知識點進行精講、學生上機練習之後，我們將學生分成不同的組，小組合作完成作品的製作。作品製作完成後，以小組為單位進行作品的匯報和評價，最後評出最佳作品獎、最佳設計獎和最佳主題獎。課後有教師將獲獎作品列印出來。通過這種組間競爭的方式大大提高了學生的學習動力，培養了學習者的學習需要、興趣、熱情、責任感和好勝心，從而強化了學習者的內部學習動機，有效地改善了課堂的學習狀況。
四、適度的獎勵與懲罰
每個學生都有渴望精神需要（榮譽、地位、功名等）得到滿足的心理。在整個學習過程中，教師對學生好的表現、做出的成績，即便是微小的進步，也要及時的給予肯定、表揚和獎勵。這樣可以強化好的學習行為，使學生養成好的學習習慣。當然，要注意獎勵的時效性，被獎勵者的先進性，以及獎勵形式的多樣性，使獎勵真正起到正強化的作用。相反，對學生不好的、可能產生不良後果的行為，給予勸阻、說服、批評、制止、懲罰，使影響學生健康成長、不符合要求和社會准則的行為盡量減少。但懲罰不是目的，而且一定要恰如其分，否則達不到預期目的，反而會引起對抗抵觸情緒和攻擊性行為。
總之，與其他任何行為一樣，學習也是需要強化的，特別是中職學校的學習更需要通過強化來激發和維持學生的學習動機。作為教育工作者，要正確認識到斯金納強化理論對於學校教育的重要意義，在學校教學中加以合理的運用，把教育工作開展得更加靈活、生動，幫助學生們點亮他們心中那盞燈，使他們能夠更加健康、茁壯地成長。
（作者單位：河北省廊坊市衛生學校）

Ⅱ 機器學習的分類

機器學習的分類主要有學習策略、學習方法、數據形式。學習目標等。
從學習策略方面來看，如果比較嚴謹的講，那就是可分為兩種：
(1) 模擬人腦的機器學習
符號學習：模擬人腦的宏現心理級學習過程，以認知心理學原理為基礎，以符號數據為輸入，以符號運算為方法，用推理過程在圖或狀態空間中搜索，學習的目標為概念或規則等。符號學習的典型方法有記憶學習、示例學習、演繹學習.類比學習、解釋學習等。
神經網路學習(或連接學習)：模擬人腦的微觀生理級學習過程，以腦和神經科學原理為基礎，以人工神經網路為函數結構模型，以數值數據為輸人，以數值運算為方法，用迭代過程在系數向量空間中搜索，學習的目標為函數。典型的連接學習有權值修正學習、拓撲結構學習。
(2) 直接採用數學方法的機器學習
主要有統計機器學習。
統計機器學習是基於對數據的初步認識以及學習目的的分析，選擇合適的數學模型，擬定超參數，並輸入樣本數據，依據一定的策略，運用合適的學習演算法對模型進行訓練，最後運用訓練好的模型對數據進行分析預測。
統計機器學習三個要素：
模型(model)：模型在未進行訓練前，其可能的參數是多個甚至無窮的，故可能的模型也是多個甚至無窮的，這些模型構成的集合就是假設空間。
策略(strategy)：即從假設空間中挑選出參數最優的模型的准則。模型的分類或預測結果與實際情況的誤差(損失函數)越小，模型就越好。那麼策略就是誤差最小。
演算法(algorithm)：即從假設空間中挑選模型的方法(等同於求解最佳的模型參數)。機器學習的參數求解通常都會轉化為最優化問題，故學習演算法通常是最優化演算法，例如最速梯度下降法、牛頓法以及擬牛頓法等。
如果從學習方法方面來看的話，主要是歸納學習和演繹學習以及類比學習、分析學習等。
如果是從學習方式方面來看，主要有三種，為監督學習、無監督學習、 強化學習。
當從數據形式上來看的話，為 結構化學習、非結構化學習、
還可從學習目標方面來看，為 概念學習、規則學習、函數學習、類別學習、貝葉斯網路學習。