文档摘要

1.1 什么是强化学习 本节摘要：RL 让智能体通过与环境交互、最大化累积奖励来学习策略；无固定标签，靠试错与奖励信号。核心要素：Agent、Environment、State、Action、Reward、Policy、Value。 学习目标 用交互循环描述 RL 工作流程 区分基于模型与无模型 RL 说明 RL 与监督学习的根本差异 核心定义 强化学习（Reinforcement Learning,… 会员。《1.1 什么是强化学习》收录于灏天文库文集《强化学习入门：探索智能体的决策之路》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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