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- 强化学习入门：基本思想和经典算法 - 知乎 - 知乎专栏
强化学习（ Reinforcement learning ，RL）讨论的问题是一个 智能体 (agent) 怎么在一个复杂不确定的 环境 (environment) 里面去极大化它能获得的 奖励 。 通过感知所处环境的 状态 (state) 对 动作 (action) 的 反应(reward) ， 来指导更好的动作，从而获得最大的 收益(return) ，这
- 强化学习详解：理论基础与核心算法解析 - techlead_krischang - 博客园
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一个重要分支，其目标是通过与环境的交互来学习决策策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，智能体（agent）通过执行一系列动作来影响环境，从而获得反馈信号，即奖励（reward）。
- 王权富贵：强化学习入门这一篇就够了！ - 腾讯云
学习强化学习需掌握概率统计知识，包括随机变量、概率密度函数、期望及随机抽样。强化学习涉及状态、动作、策略、奖励等概念，通过学习policy函数或最优动作价值函数Q*，AI可自动控制游戏，实现高效决策。
- 什么是强化学习？| 强化学习过程| 强化学习类型 | IBM
强化学习 (rl) 是一种机器学习过程，强化学习侧重于自主代理的决策。自主代理是任何能够独立于人类用户的直接指令做出决策并根据其环境采取行动的系统。
- 强化学习(一)：简介——什么是强化学习？ - CSDN博客
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
- 强化学习算法全景 - 汇智网 - hubwiz. com
强化学习是机器学习的一个分支，近年来作为一种在不同应用领域中高效获取技能的方法正迅速获得关注。在这篇文章中，我们将提供一个全面的概述，既提供高层次的视角，又详细探讨底层数学推导和算法的具体内容。
- 强化学习 - 百度百科
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何采取行动以适应环境，从而最大化某种累积奖励。智能体没有被告知要采取哪些行动，而是必须通过尝试来发现哪些行动能产生最多的奖励。
- 终于有篇文章把强化学习的原理彻底讲透了！ - 知乎专栏
强化学习（Reinforcement Learning，RL），又被称为激励学习、评价学习或者增强学习，是机器学习的范式和方法论之一；用于描述和解决智能体（agent)在与环境的交互过程中，通过学习策略达成回报最大化或者实现特定目标的问题。
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