强化学习 (Reinforcement Learning)

强化学习 (Reinforcement Learning)强化学习是机器学习中的一个重要领域它聚焦于智能体agent如何在环境environment中采取一系列行动以最大化累积奖励cumulative reward在强化学习框架下智能体不断地与环境进行交互每一次交互后环境会给予智能体一个奖励信号这个信号反映了智能体当前行为的好坏程度智能体的目标就是通过学习找到一个最优的行为策略policy使得在长期的交互过程中能够获得最大的累积奖励与监督学习不同强化学习中智能体并没有预先给定的正确答案而是通过不断地尝试和从环境反馈中学习来改进自己的行为它在机器人控制游戏自动驾驶等众多领域都有广泛的应用例如在一个机器人导航任务中机器人就是智能体它所处的环境包含各种障碍物和目标位置机器人通过不断地尝试不同的移动方向并根据是否接近目标或撞到障碍物获得奖励或惩罚从而逐渐学习到如何高效地到达目标的最优路径