主要观点总结
本文主要介绍了强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）的基本概念、原理和应用。文章强调了RL在未知环境下的学习特点，通过环境激励总和（Reward）来最大化总回报（Return）。文章还详细解释了强化学习的三个基本步骤：找一个带有未知参数的函数、定义Loss函数、最佳化。
关键观点总结
关键观点1: 强化学习的定义和特点
强化学习是一种机器学习方法，涉及智能体（Agent）在与环境（Environment）的互动中学习。智能体通过执行动作（Action）来影响环境状态，并接收来自环境的奖励（Reward）来评估行动的好坏。
关键观点2: 强化学习的基本步骤
强化学习遵循三个基本步骤：1. 找一个带有未知参数的函数，即Actor网络；2. 定义Loss函数，即最大化总回报（Return）或总奖励（Reward）；3. 进行优化，寻找最佳参数以最大化奖励。
关键观点3: 强化学习的应用实例
文章通过空间入侵者和AlphaGo等实例，详细解释了强化学习在实际问题中的应用。这些实例展示了强化学习在处理未知环境和不确定动作结果方面的优势。
关键观点4: 强化学习与机器学习其他方法的比较
文章提到强化学习与监督学习、自监督学习等的区别，强调了其在处理未知环境和不确定动作结果方面的挑战。此外，文章还提到强化学习与生成对抗网络（GAN）的相似之处和不同之处。
文章预览
来源：古月居 强化学习 ，又叫Reinforcement learning，简称 RL 。在现在的AI研究中，RL相信大家一定都会经常听到。并且在很多的一些项目中也用到了RL的技术。比如阿尔法狗等。 a brief 我们前面所学到的，实际上使用的都是监督学习的算法。不管怎么说，我们实际上都是给了它们一个label标签的。不管是CNN，或者是RNN，又或者是GAN，包括自监督学习等等。 但是RL所研究领域，就和这有所不同了，因为有的时候机器并不知道做哪一步是最好的，或者说我们不知道最佳输出应该是什么。举例来说，我们一个13-13的棋盘，在对手下了一个子后，你能够很确定的给出下一步应当走哪里最好吗？这个label应该怎么给呢？可能人类自己都不知道。你或许可以说可以参照什么棋谱来去学习观察来确定落在哪里最好。但是你又能确定落在这里一定是最好的吗、棋谱上所写
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