强化学习的原理和模型

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-03-24 23:34:47

踩

强化学习基本原理

强化学习是一种机器学习方法，用于让计算机在给定的环境中学习如何执行某些任务。它的基本原理是通过不断地尝试和学习，让计算机找到最优的策略来完成给定的任务。

在强化学习中，计算机会在一个环境(也称为游戏)中进行决策。每次决策后，环境会给出一个奖励或惩罚，来指示这个决策是否有利于完成任务。计算机需要学习如何通过不断地尝试和学习来最大化最终奖励。

强化学习的模型通常由三部分组成：

在强化学习中，计算机会根据当前状态选择合适的行动，然后观察环境的反馈，并不断学习，以找到最优的策略。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/菜鸟追梦旅行/article/detail/305507