强化学习

强化学习

简明

1
reinforcement learning
强化学习：一种通过在模拟环境中进行反馈的探索式学习的机器学习类型。
2
reinforce learning
巩固学习：通过重复练习、回顾和应用知识来加强学习效果，使学习更加深入和牢固。
3
intensive learning
密集学习：一种高强度、集中式的学习方式，通常在短时间内进行大量的学习活动，以快速提升知识和技能水平。
4
reinforced learning
强化学习：机器学习中的一种方法，强调基于环境行动以获得最大化的预期利益。不需要带标签的输入输出对，关注探索和利用的平衡。

网络释义
专业释义

1
Reinforcement Learning
十分好的做法是经过强化学习（reinforcement learning）,即是本年大红的AlphaGo的类似算法。怎样更高效的做到查找与排序一致的端对端的练习，这是一个十分值得研讨的疑问。
2
RL
...强化学习（RL）是一个序列决策问题。例子：撩妹的过程就是一个优化问题。
3
MARL
多智能体强化学习(MARL)和分层强化学习(HRL)是该领域近年的两 ..
4
Reinforce Learning
...nguage,Learning English Pronunciation,E-Learning中的教学设计和教学模式,BBC Learning English,Reinforce Learning(强化学习),文档阅读...

短语

1
深度强化学习
deep reinforcement learning ; DRL ; DQN
2
分层强化学习
hierarchical reinforcement learning ; HRL
3
强化学习理论
reinforcement learning theory ; reinforcement learning

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双语例句
原声例句

1
为便于强化学习，他有和我交朋友的强烈意向。
For convenience of intensive study, he has an intense intention of making friend with me.
2
学习是一种重要的强化学习算法。
Learning is of great importance in reinforcement learning.
3
10年定律是适用的：他此前进行过9年的集中强化学习。
Turns out the rule holds: he'd had nine years of intensive study.

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百科

强化学习
强化学习(reinforcement learning，又称再励学习，评价学习)是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习(unsupervised learning)、监督学习(supervised leaning)和强化学习。

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