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強化學習（英語：Reinforcement learning，簡稱RL）是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化的預期利益。 ... 可以看到，強化學習的精隨在於agent如何 ...

Reinforcement Learning (強化學習/ 增強式學習)是以環. 境回饋作為輸入，在不藉助監督者提供完整的指令之下，. 自行發掘在何種情況下該採取何種行動以獲取最大報酬，.

Reinforcement learning 強化學習 ... Reinforcement learning 是機器學習裡面的一個分支，特別善於控制一隻能夠在某個環境自主行動的個體(autonomous agent)，透過和環境之 ...

强化学习（RL）是机器学习的一个领域，涉及软件代理如何在环境中采取行动以最大化一些累积奖励的概念。该问题由于其一般性，在许多其他学科中得到研究，如 ...

先借用維基百科上對強化學習的標準定義：. 強化學習（Reinforcement Learning，簡稱RL）是機器學習中的一個領域，強調如何基於環境而行動，以取得最大化 ...

內容簡介. 針對強化學習的關鍵概念和演算法，提供清晰而簡單的說明什麼是強化學習強化學習是學習該做什麼（如何將當前情形映射到動作上），以便最大化一個獎勵訊號 ...

强化学习是一种对目标导向的学习与决策问题进行理解和自动化处理的计算方法。它强调智能体通过与环境的直接互动来学习，而不需要可效仿的监督信号或对周围 ...

強化學習 (Reinforcement learning，RL)是機器學習的一個分支，並且有著跟監督學習、無監督學習完全不同的機制。在強化學習中，智能體（agent）與環境的 ...