当前位置: 首页 > news >正文

强化学习概述

文章目录

  • 概述
  • 为什么是强化学习?
  • 什么是强化学习?
  • 强化学习vs有监督学习(例如使用分类模型玩flappy bird)
  • 强化学习的实施有条件要求
  • 强化学习的核心优势


概述

今天,我们聊聊强化学习。在开始之前,我想先请大家思考一个问题:从AlphaGo击败世界冠军到ChatGPT引发全球AI热潮,这些突破性技术背后究竟隐藏着怎样的核心驱动力?答案或许就藏在2024年图灵奖的颁奖词中——该奖项授予了强化学习之父Richard Sutton和Andrew Barto,以表彰他们为强化学习奠定的理论基石。这一荣誉不仅标志着强化学习成为AI领域的核心范式,更预示着它在大模型时代将扮演更为关键的角色。

在这里插入图片描述

为什么是强化学习?

回顾历史,从AlphaGo到ChatGPT的技术密码,都离不开强化学习这项技术。 2017年,AlphaGo以3:0击败世界冠军柯洁,其背后的秘密并非预存了千万局棋谱,而是通过自我对弈不断优化策略——这种“在试错中学习”的模式,正是强化学习的核心思想。此后六年,从ChatGPT到DeepSeek-R1,每一次AI突破都离不开强化学习的赋能。2023年,OpenAI在奥特曼被解雇前曝光的Q-Star模型,正是借助强化学习实现了“推开幕布”的技术飞跃;而2025年DeepSeek-R1

http://www.lqws.cn/news/521839.html

相关文章:

  • 【Python】图像+点云 结合显示
  • Linux 内存管理之page cache
  • 【PyTorch】保存和加载模型
  • 【cursor实战】分析python下并行、串行计算性能
  • <六> k8s + promtail + loki + grafana初探
  • 深度学习入门--(二)感知机
  • 利用代理IP爬取Shopee网页数据
  • C/C++中调用Java实现
  • keil5 cannot copy license file to “Download“ folder
  • 阿里云Web应用防火墙3.0使用CNAME接入传统负载均衡CLB
  • 量学云讲堂王岩江宇龙2025年第58期视频 主课正课系统课+收评
  • 【EDA软件】【应用功能子模块网表提供和加载编译方法】
  • Web层注解
  • 浙大/浙工大合作iMeta(1区 | IF 33.2):单微生物RNA-seq + 聚类解析肠道关键种代谢功能
  • MySQL常用函数性能优化及索引影响分析
  • ES和 Kafka 集群搭建过程中的典型问题、配置规范及最佳实践
  • C++11原子操作:从入门到精通
  • Fisco Bcos学习 - 搭建第一个区块链网络
  • selenium UI自动化元素定位中classname和CSS区别
  • Spring Boot中日志管理与异常处理
  • 【评估指标】MAP@k (目标检测)
  • docker start mysql失败,解决方案
  • 深入理解Redis整数集合(intset)的升级策略:内存优化的核心魔法
  • FPGA笔记——ZYNQ-7020运行PS端的USB 2.0端口作为硬盘
  • 基于大数据的社会治理与决策支持方案PPT(66页)
  • IE浏览器使用
  • 系统思考:预防重于治疗
  • 如何搭建CDN服务器?
  • 将 Docker的存储目录迁移到空间更大的磁盘
  • 搭建自己的WEB应用防火墙