强化学习

强化学习

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个分支，主要研究如何让智能体（agent）在环境中通过探索（exploration）和利用（exploitation）来学习达到目标的最优策略。强化学习与监督学习和无监督学习不同，它涉及智能体与环境的交互，并通过奖励信号来指导学习过程。