Reinforcement Learning: - An Introduction

资 源 简 介

Reinforcement Learning: - An Introduction

详 情 说 明

强化学习是机器学习的一个重要分支，专注于如何让智能体（Agent）通过与环境互动来学习最优策略。其核心思想是让智能体在尝试不同动作后，根据环境反馈的奖励信号来调整行为，最终实现长期累积奖励的最大化。

强化学习的核心要素包括：

环境与状态：智能体所处的动态场景，状态（State）反映环境的当前情况。 动作与策略：智能体根据状态选择动作（Action），策略（Policy）定义了动作的选择规则。 奖励机制：环境对每个动作的即时反馈（Reward），用于衡量动作的好坏。 价值函数：评估长期收益，帮助智能体权衡即时奖励与未来回报。

典型应用包括游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制和自动驾驶等。与监督学习不同，强化学习无需标注数据，但面临探索（尝试新动作）与利用（选择已知最优动作）的平衡挑战。

当前研究方向包括深度强化学习（结合神经网络）、多智能体协作等，其通用性和适应性使其成为AI领域的前沿方向之一。