AI red teamer （人工智能红队）系列12 - 人工智能基础 - 强化学习算法
强化学习 （RL）在机器学习中引入了一种独特的范式，即智能体通过与环境互动来学习。 监督学习依赖于有标签的数据，而无监督学习则探索无标签的数据，与之不同的是，RL 侧重于在奖惩形式的反馈引导下，通过尝试和错误进行学习。这种方法模仿了人类通过经验学习的方式，使 RL 特别适用于涉及动态环境中顺序决策的任务。 
就像训练狗一样。你不会给狗明确的指令，让它坐下、待在原地或取物。相反，当它做出想要的动作时，您会用食物和表扬来奖励它；当它不这样做时，您会纠正它。通过尝试、错误和反馈，狗狗学会将特定动作与积极结果联系起来。 
强化学习算法如何运行
在 RL 中，智能体通过行动和观察后果与环境互动。环境通过奖励或惩罚提供反馈，引导智能体学习最优策略。 策略是一种选择行动的方法，旨在最大化长期累积奖励。 
强化学习算...