解读!清华、谷歌等10篇强化学习论文总结

强化学习(Reinforcement Learning,RL)正成为当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同,强化学习强调智能体(agent)与环境(environment)的交互,交互过程中智能体需要根据自身所处的状态(state)选择接下来采取的动作(action),执行动作后,智能体会进入下一个状态,同时从环境中得到这次状态转移的奖励(reward)。 强化学习的
相关文章
相关标签/搜索