深度学习技巧应用28-强化学习的原理介绍与运用技巧实践

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用28-强化学习的原理介绍与运用技巧实践， 强化学习是一种机器学习的子领域，它使得一个智能体在与环境的交互中学习如何行动以最大化某种数值奖励信号。强化学习模型的关键特性是它的试错搜索和延迟奖励。

一、强化学习的概念介绍

1.1基本组件包括：

Agent: 在环境中执行操作、接收奖励/惩罚并进行学习的实体。
Environment: Agent所在和与之交互的世界或情境。
Action (A): Agent可以在特定状态下执行的任何操作。
State (S): 代表环境当前状况的信息集合。
Reward ®: 每次行动后，环境提供给agent 的反馈。这可能是正面（奖励）或负面（惩罚）。

1.2强化学习遵循以下流程

1.在时间$t$，Agent观察到状态