基本信息

---

下载

文档摘要

---

探索前沿：激励学习新算法的深度剖析与理论探究

一、绪论

1.1研究背景与意义

激励学习（ReinforcementLearning），又被称作强化学习、鼓励学习、评价学习或增强学习，是机器学习领域的重要组成部分。它旨在解决智能体（Agent）在与环境（Enviroment）交互过程中，如何通过学习策略（Policy）以达到回报（Reward）最大化或实现特定目标的问题。在机器学习的大框架下，有监督学习、无监督学习和激励学习共同构成了主要的学习范式。与有监督学习不同，激励学习中的智能体不会预先被告知哪个动作是最优的，而是需要自主地与未知环境进行交互，在不断的试错过程中，从环境中获取奖惩信息