描述强化学习的想法.
强化学习是一种机器学习,它专注于培训一个代理在环境中执行特定的行动,以最大限度地获得奖励.一般的想法是模拟学习,以类似于人类或动物可能学习的方式,通过从环境中获得回,以奖励或惩罚的形式.在强化学习中,人工代理暴露于一个情况,必须根据自己的经验和知识决定最佳行动.当代理采取行动时,它会以奖励的形式获得回,这表明该行动有多么有益或有害.随着时间的推移,代理学习将某些行动与特定奖励联系起来,使其能够制定一种最大限度地提高其总奖励的广泛策略.强化学习的基本原则是逐渐改善环境的反行为.它基于一个概念,即通过将代理与机器人进行交互,可以作出决定.通过这种方法,机器学习的方法已经证明了机器人可以通过游戏来产生更好的回报.通过这种方法,他们可以通过学习机器人来产生更好的回报.