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目标奖励智能体到环境状态图2-5强化学习构成元素及其关系整个强化学习的过程，是为了学到好的策略(Policy)，本质上就是学习在某个状态下应该选择什么样的行动，在刚刚的例子中就相当于马里奥的通关秘籍，输入马里奥每次的状态，秘籍会输出告诉你马里奥应该采取的行动，如此循环往复就能通关。因此，强化学习就是让人工智能通过不断的学习试错，找到合适的策略去选择一系列行动，来达成目标。在构建策略时，还有一个需要考虑的关键因素叫作价值“Value)，它反映的是将来能够获得所有奖励的期望值。例如，马里奥为了达成目标，获得更多的奖励，所以应该选择多进入高价人的状态，并且在高价值状态下选择能够产生高价值的行动。3.强化学习的训练过程介绍完强化学习的基本概念，下面我们根据这些基本概念来描述下强化学习算法的工作过程。.观测环境，获取环境的状态并确定可以做出的行动:马系统读取了所有元素的状态，马里奥可以左右移动或者跳起。“根据策略准则，选择行动:策略里

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面显示，这种状态下左右移动和跳起的价值差不多，在差不多的情况下，马里奥应该向右走。“执行行动:马里奥在人工智能的指挥下向右走。“获得奖励或惩罚:马里奥掉下了巧炭，游戏失败，被扣除一定的奖励。奥目前在一个巧崖边上，低，人工智新策略:在这个惹崖边向右天能知道后应该倾向于操作马里奥路起或左走综合上述过程，错到反馈的过程每一个行动的反馈因为跳起或元右移动而输邱游戏或局得但这并不代表这个行动就没有价值，列行动所导致的，现在的行动会影上o的价值较低，获得奖励的概率更我们可以发现，强化学习其实可以看作一个从试，通过不断地试错，来找到其实都是有延迟的，大多数状态下，马游戏，从而获得惩姑或奖励，因为未来的胜利或失败就是一系啊未来的奖励。不过，这也带来了个人、洒广扎运一个问题:现在看起来价值最高、节优的行动真的就是台忆上口吗?古是合唱有月公很多强化学习的过程来说，我们通常会在没有充分探索(Exploration)，而充了4CExploitati

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on)现有的价值信息两大特征66延迟反馈3??百v,\\，综合适应强当然，强化学习不仅可以用于游戏类人工智能的模型都结合了强化学习的技术，后文将对此展开详细介深度学习1.深度学习的概念经过六对对于模型训的有效特和|对机堪学习的介练是十分无疑是非常困难情况下，机器需要学习的并不是图绍，的，句子的词语数量等这有下，浅层次的特征我们可以知道，要的，但在一些场景下，想要直接提取出合适比如提取图片和句子的特片中的颜色数量、的训的策略。不过，奥都不会最终最优的是因为没有充分地党试采取其他行动昵?因而，对于)举试时，分尝试之后会选择倾向于直接利用化学习“试错”和选择积极练，许多AIGC绍。特征加的选取和处正。在这和形大小，或是而是需要学名忌习深藏在图片像素之间的复杂关系，或是句子中词语之间的上下文联系。人类无法自行处理这甩深层特4正上提取转换，而是需要由有深度的模型进行目动计算，采用的模型主要是复杂化了的神经网络，也被各尔为深度神经网

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