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"強化學習"相關的文章
算法人生（14）：從“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”
在機器學習的早期階段，探索對于理解環境至關重要，但隨著智能體學習的深入，利用已知策略以獲取穩定回報變得更為重要。過多的探索可能導致錯失最優行動帶來的回報，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優，錯失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強化學習中的關鍵問題。
人工智能中的機器學習核心領域、流程與分支（基礎入門篇）
人工智能作為當下新質生產力的代表，其技術更新已經歷過很多個版本，隨著ChatGPT的火熱，AI逐漸進入大眾視野，并在衣食住行方方面面影響著人們。AI 是讓計算機模擬人類智能的技術，它包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領域，通過使用大量的數據和算法，AI 可以讓計算機學會像人類一樣思考、學習和解決問題。機器學習作為人工智能領域的核心，是使計算機擁有智能的基石，本文對機器學習的核心領域、術語和深度學習與強化學習作簡單介紹，不涉及復雜的數學模型，通俗地講解AI底層知識原理。
算法人生（1）：從“強化學習”看如何“戰勝拖延”
強化學習是一種機器學習方法，是一個動態的、可迭代的過程，需要進行試錯，并找到正確的策略。本文從“強化學習”看如何“戰勝拖延”，一起來看看吧。
策略產品經理必讀系列—第五講強化學習篇
編輯導語：強化學習是機器學習的一個分支，它能通過不斷與環境的交互、試錯，最終完成特定目的或者使得整體行動收益最大化。本文作者對強化學習進行了總結分析，一起來...
當AI開始“踢臟球”，你還敢信任強化學習嗎？
以當下人類對大腦的了解，在認知過程、解決問題的過程以及思考的能力等機制還都不清楚。所以想要模擬人類的思考能力，強化學習乃至整個機器學習的升級，恐怕還依托于腦...
機器學習 | 強化學習，解決決策問題的行家（上）
本文筆者將與大家講述：強化學習的基本原理、兩個基本類型，以及基于這兩個類型下的相關算法。
一般地，我們認為，機器學習領域最基本的三個方向就是“監督學習”“無監督...
從老虎機講起，從頭開始深度強化學習
本文筆者將對深度RL領域的各個核心部分做出一個任何人都可以讀懂的概述，對深度RL主要使用的許多算法的一個全面總結。
最近，我在北京的O’Reilly AI大會上做了一...
強化學習中，如何從稀疏和不明確的反饋中學習泛化？
強化學習（RL）為優化面向目標的行為提供了一個統一而靈活的框架，在解決諸如玩電子游戲、連續控制和機器人學習等具有挑戰性的任務方面取得了顯著的成功。在這些應用領...
強化學習的真正價值與現實難題
強化學習的框架之爭只是序曲，隨著各種難度超乎想象的實際問題被一一解決，很多有趣的事情將會發生。
假如你是應用開發者，不懂算法，又想開發一個帶AI功能的APP，你會...