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"强化学习"相关的文章
算法人生（14）：从“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”
在机器学习的早期阶段，探索对于理解环境至关重要，但随着智能体学习的深入，利用已知策略以获取稳定回报变得更为重要。过多的探索可能导致错失最优行动带来的回报，而过多的利用则可能使智能体陷入局部最优，错失更好的策略。因此，如何在探索和利用之间找到平衡，是强化学习中的关键问题。
人工智能中的机器学习核心领域、流程与分支（基础入门篇）
人工智能作为当下新质生产力的代表，其技术更新已经历过很多个版本，随着ChatGPT的火热，AI逐渐进入大众视野，并在衣食住行方方面面影响着人们。AI 是让计算机模拟人类智能的技术，它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，通过使用大量的数据和算法，AI 可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心，是使计算机拥有智能的基石，本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍，不涉及复杂的数学模型，通俗地讲解AI底层知识原理。
算法人生（1）：从“强化学习”看如何“战胜拖延”
强化学习是一种机器学习方法，是一个动态的、可迭代的过程，需要进行试错，并找到正确的策略。本文从“强化学习”看如何“战胜拖延”，一起来看看吧。
策略产品经理必读系列—第五讲强化学习篇
编辑导语：强化学习是机器学习的一个分支，它能通过不断与环境的交互、试错，最终完成特定目的或者使得整体行动收益最大化。本文作者对强化学习进行了总结分析，一起来...
当AI开始“踢脏球”，你还敢信任强化学习吗？
以当下人类对大脑的了解，在认知过程、解决问题的过程以及思考的能力等机制还都不清楚。所以想要模拟人类的思考能力，强化学习乃至整个机器学习的升级，恐怕还依托于脑...
机器学习 | 强化学习，解决决策问题的行家（上）
本文笔者将与大家讲述：强化学习的基本原理、两个基本类型，以及基于这两个类型下的相关算法。
一般地，我们认为，机器学习领域最基本的三个方向就是“监督学习”“无监督...
从老虎机讲起，从头开始深度强化学习
本文笔者将对深度RL领域的各个核心部分做出一个任何人都可以读懂的概述，对深度RL主要使用的许多算法的一个全面总结。
最近，我在北京的O’Reilly AI大会上做了一...
强化学习中，如何从稀疏和不明确的反馈中学习泛化？
强化学习（RL）为优化面向目标的行为提供了一个统一而灵活的框架，在解决诸如玩电子游戏、连续控制和机器人学习等具有挑战性的任务方面取得了显著的成功。在这些应用领...
强化学习的真正价值与现实难题
强化学习的框架之争只是序曲，随着各种难度超乎想象的实际问题被一一解决，很多有趣的事情将会发生。
假如你是应用开发者，不懂算法，又想开发一个带AI功能的APP，你会...