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三十大相近词或者同义词强化. 强化 增强 加强 提升 提高 深化 加大 改善 优化 巩固 弱化 细化 进一步提高 推进 夯实 增加 加快 强化措施 削弱 降低 促进 不断加强 狠抓 ... WordSimilarity 十大相似词或者同义词强化 增强    0.784521 加强    0.759358 提升    0.712244 提高    0.704208 深化    0.657311 加大    0.638429 改善    0.617461 优化    0.605513 巩固    0.601592 弱化    0.598334 三十大相近词或者同义词强化 Article Example 强化学习 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。

这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多主体系统学习、群体智能、统计学以及遗传算法。

在运筹学和控制理论研究的语境下，强化学习被称作“近似动态规划”（approximatedynamicprogramming，ADP）。

在最优控制理论中也有研究这个问题，虽然大部分的研究是关于最优解的存在和特性，并非是学习或者近似方面。

在经济学和博弈论中，强化学习被用来解释在有限理性的条件下如何出现平衡。

强化学习 在机器学习问题中，环境通常被规范为马可夫决策过程（MDP），所以许多强化学习算法在这种情况下使用动态规划技巧。

传统的技术和强化学习算法的主要区别是，后者不需要关于MDP的知识，而且针对无法找到确切方法的大规模MDP。

强化学习 强化学习的强大能来源于两个方面：使用样本来优化行为，使用函数近似来描述复杂的环境。

它们使得强化学习可以使用在以下的复杂环境中： 强化学习 强化学习和标准的监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。

强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。

强化学习中的“探索-遵从”的交换，在问题和有限MDP中研究得最多。

强化学习 基本的强化学习模型包括： 强化学习 规则通常是随机的。

主体通常可以观察即时奖励和最后一次转换。

在许多模型中，主体被假设为可以观察现有的环境状态，这种情况称为“完全可观测”（"fullobservability"），反之则称为“部分可观测”（"partialobservability"）。

有时，主体被允许的动作是有限的（例如，你使用的钱不能多于你所拥有的）。

强化学习 强化学习的主体与环境基于离散的时间步长相作用。

在每一个时间formula_3，主体接收到一个观测formula_4，通常其中包含奖励formula_5。

然后，它从允许的集合中选择一个动作formula_6，然后送出到环境中去。

环境则变化到一个新的状态formula_7，然后决定了和这个变化formula_8相关联的奖励formula_9。

强化学习主体的目标，是得到尽可能多的奖励。

主体选择的动作是其历史的函数，它也可以选择随机的动作。

过程强化 过程强化是指在生产和加工过程中运用新技术和新设备，极大地减小设备体积，极大地增加设备生产能力，显著地提高能量效率，大量地减少废物排放。

强化学习 因此，强化学习对于包含长期反馈的问题比短期反馈的表现更好。

它在许多问题上得到应用，包括机器人控制、电梯调度、电信通讯、双陆棋和西洋跳棋。

过程强化 过程强化是在1995年第一届化工过程强化国际会议上Ramshaw首先提出的。

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