1.2 强化学习的特点与挑战

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1.2 强化学习的特点与挑战 1.2 强化学习的特点与挑战强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，近年来在游戏、机器人控制、推荐系统等领域取得了显著的成功。然而，RL 并非万能的，理解其独特的特点与面临的挑战，对于更好地应用和发展 RL 技术至关重要。 1.2.1 强化学习的特点与监督学习和非监督学习不同，强化学习具有以下显著特点：试错探索（Exploration and Exploitation）： RL 智能体通过与环境交互，不断尝试不同的动作，并根据获得的奖励来学习最优策略。这是一个在探索（尝试新动作以发现更好的可能性）和利用（选择已知最佳动作以获得最大奖励）之间进行权衡的过程。