人工智能机器学习常用算法总结及各个常用算法精确率对比(4)

强化学习目的是构造一个控制策略，使得Agent行为性能达到最大。Agent从复杂的环境中感知信息，对信息进行处理。Agent通过学习改进自身的性能并选择行为，从而产生群体行为的选择，个体行为选择和群体行为选择使得Agent作出决策选择某一动作，进而影响环境。增强学习是指从动物学习、随机逼近和优化控制等理论发展而来，是一种无导师在线学习技术，从环境状态到动作映射学习，使得Agent根据最大奖励值采取最优的策略；Agent感知环境中的状态信息，搜索策略（哪种策略可以产生最有效的学习）选择最优的动作，从而引起状态的改变并得到一个延迟回报值，更新评估函数，完成一次学习过程后，进入下一轮的学习训练，重复循环迭代，直到满足整个学习的条件，终止学习。

（编辑：ASP站长网）