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强化学习形式与关系

2023-05-16

在强化学习中有这么几个术语：智能体（Agent），环境（Environment），动作（Action），奖励（Reward），状态（State，有些地方称作观察，Observation）。

奖励（Reward）

在强化学习中，奖励是一个标量，它是从环境中周期性地获取的，取值可正可负，可大可小。奖励的作用是告诉智能体它做的动作到底好不好，奖励的反馈频率并没有限制，可以是在经过固定的时间步之后返回一次，也可以是在最后达到最终状态的时候返回，这种情况下，除了最后一次动作之外，其他动作对应的奖励都是0。

“强化学习”中的“强化”一词的来由是，智能体通过它获得的奖励来强化它的行为。奖励是局部的，它反映的是智能体最近的活动表现，并不是从开始到目前为止的表现。当然，某些行动能获得巨大的奖励，但并不意味着下一步仍旧能得到很好的奖励。这就像抢劫银行，如果不考虑后果，那眼前的奖励确实诱人。

智能体需要做的是，通过做一系列的动作与环境交互，使得它获得的累积奖励最大。下面用一些直观的例子来说明ÿ

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