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什么是强化学习（RL）？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年4月7日 💬 0 评论
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是让智能体在与环境交互中依据累积奖励信号学习行为策略的机器学习方法，其核心构成包括PPO策略优化、模仿学习与多智能体强化学习，解决的是没有标准答案、只能靠试错反馈的决策问题，并不解决奖励设计偏差与试错成本高昂的问题。

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是让智能体在与环境交互中依据累积奖励信号学习行为策略的机器学习方法，其核心构成包括PPO策略优化、模仿学习与多智能体强化学习，解决的是没有标准答案、只能靠试错反馈的决策问题，并不解决奖励设计偏差与试错成本高昂的问题。

模仿学习（Imitation Learning）：从专家示范中学习策略。

多智能体强化学习（MARL）：多个智能体协作/竞争（如星际争霸AI）。

逆强化学习（Inverse RL）：从行为反推奖励函数。

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