什么是強化學習？首先，強化學習是一種機器學習方法，強化學習能夠使Agent能夠在交互式環境中年通過試驗并根據自己的行動和經驗反饋的錯誤來進行學習。雖然監督學習和強化學習都使用輸入和輸出之間的映射關系，但強化學習與監督學習不同，那么，什么是強化學習？一起來了解一下吧。
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強化，是指驅使力對具有一定誘因的刺激物發生反應后的效果。
依據大中操作學習原理，強化可以分為四種類型：
1.正強化：給予一種好刺激。為了建立一種適應性的行為模式，運用獎勵的方式，使這種行為模式重復出現，并保持下來。例如企業對積極提出合理化建議的職工頒發獎金。
2.負強化：去掉一個壞刺激。為引發所希望的行為的出現而設立。例如企業不允許在工作時間打個人電話，一位員工有這種習慣，這種行為一出現就受到指責滾舉山，但一旦他停止這種行為了，就應立即停止對他的指責。
3.正懲罰：施加一個壞刺激。這是當不適當的行為出現時，給予處罰的一種方法。
4.負懲罰：去掉一個好刺激。這種懲罰比之正懲罰更為常用。當不適當的行為出現時，不答啟再給予原有的獎勵。
一共四個要態桐素：環境，姿尺動跡閉高作，狀態，獎勵，對應了environment，action，state，reward。
自從人工智能這一事物流行以后，也開始流行了很多的新興技術，比如機器學習、深度學習、強化學習、增強學習等等，這些技術都在人工智能中占據著很大的地位。我們在這篇文章中重點給大家介紹一下關于強化學習需要了解的知識，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解強化學習。
為什么強化學習是一個熱門的研究課題呢？是因為在人機大戰中強化學習在阿爾法狗中大放光彩，也正是這個原因，強化學習越來越受到科研人員的喜愛。那么強化學習是什么呢？強化學習與其它機器學習方法有什么關系呢？
首先，強化學習是一種機器學習方法，強化學習能夠使Agent能夠在交互式環境中年通過試驗并根據自己的行動和經驗反饋的錯誤來進行學習。雖然監督學習和強化學習都使用輸入和輸出之間的映射關系，但強化學習與監督學習不同，監督學習提供給Agent的反饋是執行任務的正確行為，而強化學習使用獎勵和懲罰作為積極和消極行為的信號。
那么強化學習和無監督學習有什么不同呢？如果和無監督學習相比，強化學習在目標方面有所不同。雖然無監督學習的目標是找出數據點之間的相似性和不同性，但是在強化學習中，其目標是找到一個合適的動作模型，能夠最大化Agent的累積獎勵總額。
那么如何創建一個基本的強化學習的問題呢？這就需要我們先了解一下增強學習中的一些概念，第一就是環境，也就是Agent操作的現實世界。
熱門技術一：強化學習
毫不夸張地說，2019年人工智能的現狀就是強化學習回歸的一年。簡單介紹一下強化學習，它是機器學習中的一個領域，強調如何基于環境而行動，以取得最大化的預期利益。其靈感來源于心理學中的行為主義理論，即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下，逐步形成對刺激的預期，產生能獲得最大利益的習慣性行為。其實強化學習已經發展了幾十年了，并不算什么新技術。在2016年，AlphaGo擊敗李世石之后，強化學習融合了深度學習技術大放異彩，成為這兩年最熱門的技術之一。
在過去的幾個月里，圍繞強化學習開展的工作越來越多，這些工作重新喚起了學術界對強化學習的信念。在過去，人們曾經認為強化學習效率低下，過于簡單，鉛滲無法解決復雜的問題，甚至連游戲的問題也不能解決。而現在，強化學習最大的應用場景反倒是游戲了。
熱門技術二：自然語言處理
自2018年底以來，人們的注意力已經從過去的詞嵌入轉移到預訓練語言模型，這是自然語言處理從計算機視覺中借鑒來的一種技術。自Google BERT 、ELMo 和ulmfit等在2018年底推出以來，自然語言處理一直風頭正茂。但今年的聚光燈被OpenAI的 GPT-2給“奪走了”，它的表現引發了人們對自然語言處理的道德使用的大討論。
以上就是什么是強化學習的全部內容，強化學習（RL）是一個序列決策問題。例如：撩妹的過程就是一個優化問題。你的每一時刻的行為會對你最終撩妹是否成功，以多大的收益成功都會有影響。那么，你就會考慮，每一步采取什么行為才能（最優）撩妹！。
