強化學習（基本概念）
概述 強化學習（Reinforcement Learning，簡稱RL）是機器學習的一個重要分支。在強化學習中，包含兩種基本的元素：狀態與動作，在某個狀態下執行某種動作，這便是一種策略，學習器要做的就是通過不斷地探索學習，從而獲得一個好的策略。例如：在圍棋中，一種落棋的局面就是一種狀態，若能 ...
原文：強化學習的概念、適用場景
. 概念：強化學習的基本思想是智能體 Agent 在與環境交互的過程中根據環境反饋得到的獎勵不斷調整自身的策略以實現最佳決策, 主要用來解決決策優化類的問題。智能體根據環境的狀態 State ，通過一個策略函數，輸出一個行為 Action ，將行為作用於環境，環境再給予智能體獎勵 Reward ，同時環境會轉移到下一個狀態。最終，找到一個最優的策略，使得智能體可以盡可能多的獲得來自環境的獎勵。整 ...
2020-11-23 21:04 0 586 推薦指數：
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