基本概念強化學習 (Reinforcement Learning)強化學習 (RL) 是一種機器學習,其中 AI 通過採取行動並根據這些行動獲得獎勵或懲罰來進行學習。目標是隨着時間的推移最大化獎勵。示例:想象一下教機器人玩遊戲。機器人嘗試不同的動作,每做一次好動作(例如得一分),它都會得到獎勵(例如 +1)。做錯動作(例如丟一分),它會受到懲罰(例如 -1)。隨着時間的推移,機器人會了解哪些動作可 ⌘ Read more
基本概念強化學習 (Reinforcement Learning)強化學習 (RL) 是一種機器學習,其中 AI 通過採取行動並根據這些行動獲得獎勵或懲罰來進行學習。目標是隨着時間的推移最大化獎勵。示例:想象一下教機器人玩遊戲。機器人嘗試不同的動作,每做一次好動作(例如得一分),它都會得到獎勵(例如 +1)。做錯動作(例如丟一分),它會受到懲罰(例如 -1)。隨着時間的推移,機器人會了解哪些動作可 ⌘ Read more