强化学习(part1)--概述

学习笔记，仅供参考，有错必纠

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强化学习概述
- 简介
- 强化学习基本概念

强化学习概述

简介

学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为;

必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化;

当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励。

强化学习基本概念

术语
- 智能体(agent)
- 状态(state)
- 行为(action)
- 奖励(reward)
- 策略(policy)

强化学习的步骤

先观察->再行动->再观察

强化学习的目标

选择一系列行动来最大化未来的奖励

强化学习中的每一个动作（action）都能影响代理将来的状态（state），强化学习通过一个标量的奖励（reward）信号来衡量成功。

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