内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(强化学习方法深度学习的称为深度强化(图))

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(强化学习方法深度学习的称为深度强化(图))

　　强化学习是代理通过与周围环境交互来学习的地方。强化学习代理（RL代理）每次采取行动（action）都会得到相应的数值奖励，这个奖励表明了行动的质量。通过与环境的交互，综合考虑过去的经验（exploitation）和未知的探索（exploration），强化学习智能体通过试错来学习如何采取下一步行动，而无需人类明确告诉应该采取哪个行动. 强化学习的目标是学习通过执行一系列动作来最大化累积奖励。一般来说，现实世界中的强化学习问题包括巨大的状态空间和动作空间。传统的强化学习方法受到维数灾难的限制。借助深度学习中的神经网络，强化学习的主体可以直接从原创输入数据（如游戏图像）中提取和学习特征知识，然后使用基于传统的强化学习算法（如TD Learning、SARSA）在提取的特征信息（Q-Learnin）上学习控制策略（如博弈策略），无需人工提取或启发式学习特征。这种结合深度学习的强化学习方法称为深度强化学习。强化学习的主体可以直接从原创输入数据（如游戏图像）中提取和学习特征知识，然后根据提取的特征信息使用传统的强化学习算法（如TD Learning，SARSA），Q-Learnin）无需手动提取或启发式学习特征即可学习控制策略（例如游戏策略）。这种结合深度学习的强化学习方法称为深度强化学习。强化学习的主体可以直接从原创输入数据（如游戏图像）中提取和学习特征知识，然后根据提取的特征信息使用传统的强化学习算法（如TD Learning，SARSA），Q-Learnin）无需手动提取或启发式学习特征即可学习控制策略（例如游戏策略）。这种结合深度学习的强化学习方法称为深度强化学习。