【联邦学习高级应用】第1章 垂直联邦学习(VFL)基础与形式化定义 二

人工智能技术白皮书 —— 你的AI入门手册 深入定义状态 (State, S)、动作 (Action, A)、奖励 (Reward, R) 以及状态转移概率 (Transition Probability, P),构建一个完整的决策模型。强化学习是关于“决策”的科学,它让智能体(Agent)在与环境的持续互动中,通过试错和回报,学习一套能获得最大长期利益的最优行为策略。学习它,就是学习如何驱动机器的“想象力”。:一个迷宫地图,智能体(小机器人)在每个交叉口(状态)选择方向(动作),根据路径上的宝藏(奖励)或陷阱,更新自己的寻宝地图(策略)。 阅读详情

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