强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种机器学习方法，它通过智能体在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。RL/Advanced 是对传统强化学习算法的扩展和深化，包括但不限于：

  • 多智能体强化学习：多个智能体在复杂环境中协同工作或竞争。
  • 深度强化学习：将深度学习与强化学习相结合，以处理高维数据。
  • 迁移学习：将已从某个任务中学习到的知识迁移到另一个相关任务。

以下是一些 RL/Advanced 的关键概念：

  • 策略网络：定义智能体在给定状态下应该采取的行动。
  • 价值网络：估计在给定状态下采取特定行动的长期奖励。
  • Q 网络：估计在给定状态下采取特定行动的即时奖励。

更多关于强化学习的知识，您可以访问我们的 强化学习教程。

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智能体与环境交互

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策略网络示例

policy_network_example

应用领域

RL/Advanced 在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

  • 游戏：例如 AlphaGo 在围棋领域的应用。
  • 机器人控制：例如自动驾驶汽车。
  • 资源管理：例如电网调度。

以上只是 RL/Advanced 应用的冰山一角，未来还有更多的可能性等待我们去探索。