🌟增强学习(二)💪
发布时间：2025-03-15 22:07:24来源：
在上一篇文章中，我们探讨了增强学习的基本概念与核心要素，今天我们将进一步深入探索这一领域！🔍首先，强化学习的核心在于智能体(Agent)通过与环境(Environment)交互来不断优化策略，从而实现目标最大化。这就像一个游戏中的角色，在未知的地图中寻找宝藏，每一次行动都可能带来奖励或惩罚。
在游戏中，智能体会根据当前状态选择动作(Action)，然后观察新的状态及获得的奖励(Reward)。这个过程会重复多次，最终形成一条轨迹(trajectory)，通过这些数据训练模型以提高未来的决策能力。🌈例如，在围棋AI AlphaGo的学习过程中，它就是利用大量对弈记录进行深度强化学习，从而击败世界冠军！
值得注意的是，强化学习的成功离不开合理的奖励函数设计以及探索-开发平衡策略。换句话说，既要敢于尝试新事物（探索），又要充分利用已有经验（开发）。🚀
总之，随着算法和技术的进步，未来强化学习将在自动驾驶、机器人控制等多个实际场景中发挥巨大作用！✨
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