化学习是一种数学框架，用于开发计算机代理，其过去的行为关联起来，从而学习最佳行为。强化学习框架在商业智能、工厂控制和游戏领域拥有众多成功应用，是处理海量数据，在未知环境中进 电报粉 行决策的理想选择。
强化学习的例子包括2014年DeepMind和Deep Q学习架构、2016年用AlphaGo击败围棋冠军、2017年OpenAI和PPO。
强化学习：简介
强化学习是一种自动化目标导向学习和决策的方法。该方法旨在解决代理与环境交互并在成功完成每一步后收到奖励信号的问题。强化学习算法旨在找到一种策略，即从状态到动作的映射，从而最大化该策略下的预期累积奖励（价值函数）。
强化学习定义
强化学习是一种面向目标的算法，旨在学习如何通过多个步骤实现复杂目标或最大化某个维度。大部分学习是通过多个步骤解决问题来实现的。其目标是通过强化学习示例进行学习。
你可以从零开始，然后在合适的条件下努力达成目标。就像神童通过反复试验、从错误中学习，尝试不同的方法来实现目标一 因为您的电子邮件没有到达收件箱 样，强化学习是通过一系列步骤获得成功的。这些步骤可能因问题而异。但结果是一样的：做出正确的决策，并在做出正确决策时获得奖励——这就是强化学习。
人工智能中的强化学习
在人工智能领域，强化学习是一种动态规划，它利用奖励和惩罚机制来教授算法。深度强化学习 (DRL) 是人工智能中一个快速发展的分支，旨在解决我们面临的诸多问题。一方面，它通过探索环境并接收反馈来模拟人类 印度尼西亚号码列表的学习过程，这与通用人工智能 (AGI) 的思路非常相似。另一方面，强化学习也已成功应用于游戏的重大变革，例如双足智能体在模拟环境中学习行走。
监督式机器学习基于已知答案训练模型，而强化学习和研究人员则通过与环境交互的代理来训练模型。代理每次的行为产生积极结果时都会获得奖励。