强化学习中的**探索与利用（Exploration vs. Exploitation）**是强化学习领域一个非常核心的概念,它描述了智能体在学习过程中需要平衡的两个重要策略。下面我将用通俗易懂的方式解释这个概念。 1. 什么是探索与利用？ 在强化学习中,智能体（Agent）的目标是通过与环境（Environment）的交互,学习到一种策略（Policy）,使得它能够最大化累积回报（Cumulati

强化学习（Reinforcement Learning,简称RL）是机器学习的一个重要分支,它通过让智能体（Agent）在环境中（Environment）进行试错（Trial and Error）来学习最优行为策略,以最大化累积奖励（Cumulative Reward）。强化学习的核心思想是智能体通过与环境的交互,根据环境的反馈来调整自己的行为,从而实现目标。 以下是关于强化学习的详细介绍： 1.