一、说明
强化学习代理是一个自主决策的人工智能智能系统,它通过与环境进行交互,通过试错学习,逐步优化其行为以实现其目标。这种代理能够学习如何在环境中进行行为,以实现预期的目标。代理可以通过尝试不同的行为来评估其对环境的影响,并根据它做出的决策获得奖励或惩罚。
在强化学习中,代理按照特定的方式选择行动,并从环境中获取反馈(奖励或惩罚)。代理基于获得的反馈来调整其策略,以便在相同的环境下获得更高的奖励。这种学习过程可以持续不断,直到代理的性能达到最优。
由于强化学习代理具有自主决策的能力,因此它们可以用于各种不同的自主控制环境中,例如自动驾驶汽车、机器人和电力网络控制系统等。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-620393.html
二、介绍
强化学习专家面临的最大挑战之一是他们无法控制智能体的动作行为。有文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-620393.html
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