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Open Theoretical QUestions in Reinforcement Learning

机译:强化学习中的开放理论问题

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摘要

Reinforcement learning concerns the problem of a learning agent interacting with its environmnet ot achieve a goal. istead of being given exmples of desired behavior, the learning agent must discover by trial and error how to behave in order to get the most rewared. The environment is a Markov decision process with state set, delta, and action set, A. The agent and the environmen interact in a sequence of discrete steps, t=0,1,2,---
机译:强化学习涉及学习代理与其环境交互以实现目标的问题。学习代理商必须通过反复试验发现行为方式,以便获得最大的收益,而不是获得期望的行为示例。环境是一个状态集为增量,动作集为A的马尔可夫决策过程。主体和环境以一系列离散的步骤进行交互,t = 0,1,2,-

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