การเรียนรู้การเสริมสร้าง (RL) เป็นสับเซตการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้พฤติกรรมที่เหมาะสมได้โดยการทดลองและข้อผิดพลาด

การ เข้าใจ การ เรียน รู้ ที่ เสริม กําลัง

การ เรียน รู้ เพื่อ เสริม สร้าง เกี่ยว ข้อง กับ ตัว แทน ที่ มี ปฏิกิริยา ต่อ สิ่ง แวด ล้อม ตัว แทน ทํา สิ่ง ต่าง ๆ โดย อาศัย นโยบาย รับ ผล ตอบ รับ ใน รูป ของ รางวัล หรือ การ ลง โทษ และ ปรับ ปรุง กลยุทธ์ ของ มัน ตาม วิธี ต่าง ๆ นี้ ยัง คง ทํา กัน ต่อ ไป โดย ยอม ให้ ตัว แทน ทํา งาน ที่ ดี ที่ สุด ใน ช่วง เวลา ต่อ ไป

ระบบ ควบคุม การ ปรับ เปลี่ยน และ ปัญหา ของ พวก เขา

ระบบ ควบคุม การ ปรับ เปลี่ยน ถูก ออก แบบ ให้ ปรับ พฤติกรรม ของ ตน เพื่อ ตอบ สนอง ต่อ การ เปลี่ยน แปลง ใน สภาพ แวด ล้อม หรือ ระบบ.

บทบาท ของ การ เสริม กําลัง

การ เรียน รู้ ที่ จะ ปรับ ปรุง แก้ไข ใหม่ ช่วย ให้ การ ควบคุม การ ปรับ ปรุง ได้ ดี ขึ้น โดย ช่วย ให้ ระบบ ต่าง ๆ เรียน รู้ นโยบาย ที่ เหมาะ กับ การ ติด ต่อ สื่อ ความ โดย ตรง ไม่ เหมือน วิธี การ แบบ คลาส สิก อาร์ แอล ไม่ จําเป็น ต้อง ใช้ วิธี จําลอง สิ่ง แวด ล้อม อย่าง ชัดเจน ทํา ให้ การ ทํา แบบ นี้ ได้ ผล มาก ใน สถานการณ์ ที่ ซับ ซ้อน และ ไม่ แน่นอน

ลูกเล่นของคีย์

  • [FLT: 0] การเรียนรู้แบบอิสระ: RL สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีแบบจําลองของสิ่งแวดล้อมแบบละเอียด (พ.ศ.
  • [FLT: 0] การไม่เชิงเส้น : ใช้ได้ผลในระบบที่มีแรงผลักดันแบบไม่เชิงเส้น
  • [FLT: 0] การปรับเปลี่ยนเวลา ความสามารถในการเรียนรู้และการปรับปรุงออนไลน์ (FLT: 1).

โปรแกรม ใน อุตสาหกรรม

  • หุ่นยนต์ ควบคุมการเคลื่อนไหวและตัดสินใจ
  • สเปซ: ระบบควบคุมการบิน ที่ปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงสภาพ
  • การ ทดแทน: กระบวนการ ที่ ปรับ ปรุง ให้ ดี ที่ สุด และ การ บํารุง รักษา แบบ ทํานาย.

แม้ จะ มี ข้อ ได้ เปรียบ แต่ การ ใช้ อาร์ แอล ใน ระบบ ควบคุม ก็ ต้อง พิจารณา อย่าง รอบคอบ เกี่ยว กับ ยุทธวิธี การ สํารวจ, ข้อ จํากัด ด้าน ความ ปลอด ภัย, และ ทรัพยากร การ คํานวณ.

อนาคต

การ ที่ อาร์ แอล มี ความ สามารถ ใน การ คํานวณ เพิ่ม ขึ้น และ มี ความ เข้ม แข็ง ขึ้น จึง คาด หมาย ว่า อาร์ แอล จะ มี บทบาท สําคัญ ใน ระบบ ที่ อัตโนมัติ และ มี การ ควบคุม อย่าง ฉลาด สุขุม.