Python深度学习:【模型系列】强化学习简介及优质学习资源

文章目录

    • 1.强化学习概述
      • 基本组成
      • 主要算法类别
      • 应用领域
    • 2.优质在线学习资源

1.强化学习概述

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个子领域,它涉及智能体agent)通过与环境的交互来学习如何在给定的任务中最大化某种累积奖励

强化学习不同于监督学习,它不依赖于预先标注的输入/输出对,而是通过试错的方法发现奖励信号最大化的策略。

基本组成

  • 智能体(Agent):执行行动的实体
  • 环境(Environment):智能体执行行动的地方。
  • 状态(State):环境在某一时刻<

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