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模式识别基础：神经网络在模式识别中的应用_（20）.神经网络在强化学习中的应用.docx

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    神经网络在强化学习中的应用

    引言

    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过试错学习的方法，让智能体在与环境的交互中逐步学习最优行为策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习的智能体通过与环境的互动，根据所获得的奖励来调整其行为，以达到最大化累积奖励的目标。神经网络在强化学习中的应用，使得智能体能够处理复杂的环境状态和行为空间，从而实现更高效的学习和决策。

    强化学习的基本概念

    环境与智能体

    在强化学习中，环境（Environment）和智能体（Agent）是两个核心概念。环境定义了智能体所处的外部世界，包括状态（State

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