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人工智能(AI)已经从早期的规则和逻辑系统,发展到如今的机器学习和深度学习。机器学习使计算机能够从数据中学习,而深度学习则通过模拟人脑神经网络结构,实现了更强大的学习能力。然而,无论是机器学习还是深度学习,都需要大量的数据进行训练,并且只能解决特定的任务。为了让AI更接近人类智能,我们需要一种能够让AI自主学习、适应不同环境并完成复杂任务的方法,这就是强化学习。
强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种机器学习方法,它强调智能体(Agent)通过与环境的交互来学习。Agent通过试错的方式,不断探索环境,并根据获得的奖励或惩罚来调整自己的行为策略,最终实现目标。强化学习无需大量标注数据,更接近人类的学习方式,因此在近年来受到越来越多的关注。
深度学习的强大表征能力与强化学习的决策能力相结合,催生了深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)。DRL利用深度神经网络来表示Agent的价值函数或策略函数,使Agent能够处理复杂的环境和高维的输入,从而在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
Agent是强化学习中的核心概念,它可以是任何能够与环境交互
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