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强化学习

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个子领域,它涉及让智能体(Agent)在环境(Environment)中通过试错的方式学习行为策略,以最大化一定期间内的总奖励。智能体根据与环境的交互获得奖励(或惩罚),并利用这些反馈信息来调整其行为策略。
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