包阅导读总结
思维导图：
文章地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-08-14-8
文章来源：jiqizhixin.com
作者：机器之心
发布时间：2024/8/14 6:48
语言：中文
总字数：2769字
预计阅读时间：12分钟
评分：89分
标签：AI智能体,蒙特卡洛树搜索,直接偏好优化,MultiOn,OpenAI
以下为原文内容
本内容来源于用户推荐转载，旨在分享知识与观点，如有侵权请联系删除 联系邮箱 media@ilingban.com
强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。
