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算法人生(14):从“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”

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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。