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Reinforcement Learning

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强化学习：一种通过在模拟环境中进行反馈的探索式学习的机器学习类型。

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abstract:

Inspired by behaviorist psychology, reinforcement learning is an area of machine learning in computer science, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward. The problem, due to its generality, is studied in many other disciplines, such as game theory, control theory, operations research, information theory, simulation-based optimization, statistics, and genetic algorithms.

网络释义

强化学习

十分好的做法是经过强化学习（reinforcement learning）,即是本年大红的AlphaGo的类似算法。怎样更高效的做到查找与排序一致的端对端的练习，这是一个十分值得研讨的疑问。

增强学习

...：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类。增强学习（reinforcement learning）：相对来说比较复杂，是指一个系统和外界环境不断地交互，获得外界反馈，然后决定自身的行为，达到长期目标的最优化。

加强学习

加强学习(Reinforcement learning)：有监督学习时假定对每一个输入模式都有一个正确的目标输出。

增强式学习

增强式学习（Reinforcement Learning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，...

常用短语

deep reinforcement learning深度强化学习；深度增强学习
hierarchical reinforcement learning分层强化学习；层次强化学习
Reinforcement Learning and Control增强学习
Reinforcement Learning Control再励学习控制
reinforcement learning algorithm学习算法
reinforcement learning theory强化学习理论
Reinforcement Learning in Games游戏中的强化学习
q reinforcement learningq强化学习

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Reinforcement Learning

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