強化學習(reinforcement learning)原理
1、簡介 強化學習的任務對應一個四元組： E=<X,A,P,R> E =< X , A , P , R > X：當前狀態 A：可採取的動作總體集合 P：各個轉移狀態的概率值 R：獎賞函數 整體的過程是，對於當前狀態X，從動作集合A中選擇一個動作，作用在X上，使得X按照概率轉移函數P轉移到另外一種狀態，然後環境根據獎賞函數R對動作進行反饋。 強化學習在某種意義上可看作具有延遲標記信息的監督學習，它與
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