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...数，最终找到最优策略。其目标是学习一个最优策略，使得智能体在环境中获得最大的累积奖励。TDC广泛应用于游戏AI、机器人控制、资源管理等领域。与[[Q-Learning]]等其他强化学习算法相比，TDC更强调对环境的逐步学习� ...tion-Reward-State-Action):** SARSA是一种on-policy的TDC算法，它使用实际采取的动作来更新价值函数。与Q-Learning不同，SARSA考虑了策略对价值函数的影响。 ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 这是人工智能审查系统的基石。常用的机器学习算法� * **监督学习 (Supervised Learning):** 通过已标记的数据集训练模型，例如将历史交易数据� ...

* **强化学习 (Reinforcement Learning):** 用于优化药物结构，提高其活性和选择性。 | 机器学习 (Machine Learning) || 靶点识别、药物性质预测、临床试验优化 || 自动化、� ...

...Learning, RL) 作为一个强大的机器学习范式，在游戏、机器人控制、资源管理等领域取得了显著的成果。然而，传统的强化学习方法，例如 [[Q-learning]]、[[策略梯度]] 等，在处理复杂的、长时依赖的任务时常 * [[Q-learning]]: 一种基于价值的算法，学习状态-动作对的 Q 值。 ...

...习（[[强化学习]])算法，属于值基（Value-Based）方法。它旨在学习一个最优的策略，在给定状态下，采取哪个动作能够最大化未来的累积奖励。Q-Learning的核心在于学习一个Q函数，该函数Q(s, a)表示在状态s下采� 与一些需要环境模型（例如动态规划）的算法不同，Q-Learning是一种模型无关（Model-Free）算法，这意味着它不需要知道 ...

'''奖励函数'''是[[强化学习]] (Reinforcement Learning, RL) 领域中至关重要的概念，它定义了智能体 (Agent) 在特� * **[[课程学习]] (Curriculum Learning):** 从简单的任务开始，逐渐增加任务的难度，帮助智能� ...

* **示范学习 (Demonstration Learning):** 通过模仿专家行为来设计塑形奖励。例如，如果专家� * **逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning):** 通过学习专家的策略来推断奖励函数，然后将其用作� ...

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习范式，它不同于监督学习和无监督学� ...的学习 (Value-Based Learning):** 目标是学习一个最优的价值函数，从而找到在每个状态下采取的最佳行动。常见的算法包括[[Q-Learning]]和[[SARSA]]。 ...

* **机器学习 (Machine Learning):** [[机器学习]]是人工智能的核心技术之一，通过让机器� * **深度学习 (Deep Learning):** [[深度学习]]是机器学习的一个分支，利用多层神经网� ...

...类、机器翻译或情感分析。在计算机视觉领域，可以使用[[卷积神经网络]] (CNN) 进行图像识别、目标检测或图像分割。在强化学习领域，可以使用[[Q-learning]]或[[Deep Q-Network]] (DQN) 训练智能体完成特定任务。 * **强化学习与深度学习结合 (Deep Reinforcement Learning)**：将深度学习用于强化学习中，可以处理高维状态空间� ...

'''人工智能''' (Artificial Intelligence, AI) 和 '''深度学习''' (Deep Learning, DL) 是当今科技领域最热门的关键词之一。虽然它们经常� * '''监督学习''' (Supervised Learning)： 算法通过带有标签的数据进行训练，即数据已经包含� ...

...ning, MRL)''' 是一种新兴的机器学习范式，它旨在让智能体能够学习 *如何* 学习。 传统 [[强化学习]] (RL) 算法，例如 [[Q-Learning]]、[[SARSA]] 和 [[策略梯度]] 方法，通常需要为每个新的任� * '''模型无关元强化学习 (Model-Agnostic Meta-Learning, MAML):''' MAML 是一种非常流行的元强化学习算法。 它的核� ...

# Machine Learning 初学者指南 '''机器学习''' (Machine Learning, ML) 是人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 的一个重要分支， ...

# Deep Reinforcement Learning ...人工智能领域一个蓬勃发展的分支，它结合了[[强化学习]] (Reinforcement Learning) 的决策能力和[[深度学习]] (Deep Learning) 的特征提取能力，从而能够处理高维度、复杂环境下的� ...

* **联邦学习 (Federated Learning)**：联邦学习允许在不共享原始数据的情况下，训练机器� * **强化学习 (Reinforcement Learning)**：强化学习是一种通过试错来学习最优策略的方法。它� ...

* '''学习算法 (Learning Algorithm):''' 用于训练元模型的算法。常用的学习算法包� | '''模型无关元学习 (Model-Agnostic Meta-Learning - MAML)''' | 寻找一个模型参数的良好初始化点，使得该模� ...

* **机器学习 (Machine Learning):** 利用[[机器学习算法]]分析历史交易数据，预测未来的� * **深度学习 (Deep Learning):** 深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层神经� ...

=== Q-Learning 初学者指南 === ...。虽然最初应用于机器人控制，但其原理同样适用于金融市场，例如 [[二元期权]] (Binary Options) 交易。本篇文章将深入浅出地介绍 Q-Learning 的概念、原理、算法流程以及在二元期权交易中的潜在应 ...

* **对抗性机器学习 (Adversarial Machine Learning):** 对抗性机器学习旨在寻找能够欺骗模型的恶意输入，� * **公平性机器学习 (Fairness Machine Learning):** 公平性机器学习旨在消除模型中的偏见，而XAI可以帮� ...

1. '''监督学习 (Supervised Learning):''' AlphaGo首先通过学习大量的人类棋谱来训练策略网络� 2. '''强化学习 (Reinforcement Learning):''' AlphaGo通过与自身对弈来训练策略网络和价值网络，� ...