From bf8c1efd2e5bcab5c8140eb72316eef3058cacf5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Xinlei_Zhou <105836659+ZhouXiinlei@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 20 Apr 2023 17:31:57 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=204.1=E5=89=8D=E8=A8=80.md?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
add RL
---
4.人工智能/4.1前言.md | 8 ++++++--
1 file changed, 6 insertions(+), 2 deletions(-)
diff --git a/4.人工智能/4.1前言.md b/4.人工智能/4.1前言.md
index efbf655..a2b7dd4 100644
--- a/4.人工智能/4.1前言.md
+++ b/4.人工智能/4.1前言.md
@@ -86,9 +86,13 @@
## 强化学习
-强调模型如何依据环境（比如扫地机器人在学习家里的陈设，这时陈设就是环境）的变化而改进，以取得最大的收益（比如游戏得到最高分)。
+强调模型如何依据环境（比如扫地机器人在学习家里的陈设，这时陈设就是环境）的变化而改进，以取得最大的收益（比如游戏得到最高分）。
-强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。其关注点在于寻找探索（对未知领域的）和利用（对已有知识的）的平衡。 -------wiki
+强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。其关注点在于寻找探索（对未知领域的）和利用（对已有知识的）的平衡。 -------wiki
+
+强化学习主要理论来源于心理学中的动物学习和最优控制的控制理论。说的通俗点，强化学习就是操控智能体与环境交互、去不断试错，在这个过程中进行学习。因此，强化学习被普遍地应用于游戏、资源优化分配、机器人等领域。强化学习本身已经是个老东西了，但是和深度学习结合之后焕发出了第二春——深度强化学习（DRL）。
+
+深度强化学习最初来源是2013年谷歌DeepMind团队发表的《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》一文，正式提出Deep Q-network（DQN）算法。在这篇论文中，DeepMind团队训练智能体Agent玩雅达利游戏，并取得了惊人的成绩。事实上，深度强化学习最为人熟知的成就是AlphaGO Zero,它没有使用任何人类棋谱进行训练，训练了三天的成就就已经超过了人类几千年的经验积累导致柯洁道心破碎。
# 交叉学科&经典机器学习算法