强化学习,英文名为reinforcement learning,简称RL,其想要解决的问题是智能体(agent)如何在复杂环境(environment)下最大化其能获得的奖励。 一般来说,强化学习分成两个主要部分:智能体和环境,在整个强化学习过程中,智能体会与环境交互。当智能体从环境获得某个状态后,其会利用...
强化学习(英文:Reinforcement Learning),缩写RL,是一种机器学习的方法,强调学习如何通过与环境的互动来做出决定。在强化学习中,一个主体学习在特定的环境中采取行动,以使其获得的累积奖励最大化。学习过程涉及试验和错误,主体从积极和消极反馈中学习。这种学习范式起源于心理学,特别是对操作性条件反射的研究,通过这一过...
强化学习(Reinforcement Learning, 简称RL)通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互过程,使智能体学习到在特定环境下采取何种行为能够最大化其累积奖励。其中,智能体是执行动作的主体,环境是智能体进行交互的外部世界,状态代表当前环境的信息集合,动作是智能体在某一状态下可以选择的行为,奖励...
强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)。按给定条件,强化学习可分为...
传统的训练方法依赖于大规模的语料库和基于规则的损失函数,但在处理复杂、主观和依赖上下文的任务时存在局限性。因此,基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)应运而生,为模型的训练提供了一种新的思路。 什么是RLHF?
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是人工智能(AI)和机器学习(ML)领域的一个重要子领域,与监督学习和无监督学习并列。它模仿了生物体通过与环境交互来学习最优行为的过程。与传统的监督学习不同,强化学习没有事先标记好的数据集来训练模型。相反,它依靠智能体(Agent)通过不断尝试、失败、适应和优化来学习如何在...
定义：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，通过试错和奖励机制让智能体在动态环境中学习如何采取最佳行为。强化学习旨在解决序列决策问题，使智能体在不断与环境交互中优化其策略。核心内容：马尔可夫决策过程（MDP）：用于描述强化学习问题的数学框架。策略学习：通过训练智能体形成从状态到行为的...
根据机器学习的应用情况,我们又把机器学习分为三类:监督学习(SupervisedLearning, SL), 非监督学习(Unsupervised learning, UL),和强化学习(Reinforcement Learning, RL)。本文主要介绍这三类机器学习。 监督学习(SL)比较好理解,我们在上一篇文章中提到的算法都属于监督学习。对于监督学习,原始数据(Training Data)中不仅...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种特殊的机器学习方法,它关注的是智能体如何在环境中通过与环境的交互来学习最优的行为策略,以实现长期累积奖励的最大化。这种学习方式模拟了生物系统中的学习机制,即通过奖励和惩罚来指导行为的选择。 强化学习的基本概念 ...