我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习。

一、强化学习是什么？

1、定义

        强化学习模拟和借鉴了生物体在环境中通过与环境的互动学习行为的方式。在强化学习中，智能体（agent）通过不断尝试不同的动作，并依据环境对这些动作的反馈（通常表现为奖励或惩罚信号）来更新其行为策略。目标是找到一个最优策略，使得智能体在与环境的长期交互中能够最大化累积奖励。

2、基本要素

• 强化学习实际上是找一个从观测到动作的最优映射函数
• 输入是外界的观测
• 目标是奖励最大化

3、特点

• 学习过程中没有监督信号，只有奖励（reward）
• 其反馈（feedback）是延迟的而非瞬间的
• 强化学习过程与时间序列相关，是一个序贯决策的过程
• 智能体（agent）采取的动作（action）会影响到它所接受的序列数据

二、强化学习中的特有术语

环境（Environment）	智能体所交互的外部世界或系统
状态（State）	表示环境在某一时刻的具体条件或配置
智能体（Agent）	代表了能够感知环境、做出决策并采取行动的主体
动作（Action）	智能体在特定状态下可以选择的行为
奖励（Reward）	环境对智能体执行某个动作后给出的反馈信号，通常是一个标量值，用于指示行为的好坏程度。智能体的目标是通过学习最大化累积奖励。
值函数（Value Function）	描述了从某一状态开始遵循某种策略所能获得的长期期望回报，又分为状态值函数和动作值函数
回合（Episode）	智能体与环境交互的一个完整周期或一次连续的经历。这个周期从智能体开始执行动作到它达到某个终止条件为止。

三、强化学习与监督学习和无监督学习的区别？

        强化学习是没有用带标签的数据集进行训练的，他是无监督的，但他并不是无监督学习。它们之间的区别在于数据的反馈机制、目标函数以及学习任务的本质不同。强化学习与前两者不同之处在于

• 反馈机制的不同：其动态性和序列决策性质，智能体在一个环境中不断采取行动并从环境接收反馈（奖励或惩罚）。
• 学习目标的不同：智能体的目标是学习一个策略，该策略最大化长期累积奖励，而不是直接预测输出或发现静态结构。
• 学习任务的本质不同：强化学习更注重于学习行为的优化，在连续交互过程中不断调整策略以达到最优状态。

四、强化学习的示例应用

        机器人通过强化学习可以在不平坦地面行走。自动驾驶汽车使用强化学习来训练决策系统，实现自动避障。游戏AI例如AlphaGo围棋程序运用了深度强化学习技术，通过自我对弈学习并优化棋艺，最终击败了世界级围棋大师。