什么是强化学习？首先，强化学习是一种机器学习方法，强化学习能够使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。虽然监督学习和强化学习都使用输入和输出之间的映射关系，但强化学习与监督学习不同，那么，什么是强化学习？一起来了解一下吧。
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强化，是指驱使力对具有一定诱因的刺激物发生反应后的效果。
依据大中操作学习原理，强化可以分为四种类型：
1.正强化：给予一种好刺激。为了建立一种适应性的行为模式，运用奖励的方式，使这种行为模式重复出现，并保持下来。例如企业对积极提出合理化建议的职工颁发奖金。
2.负强化：去掉一个坏刺激。为引发所希望的行为的出现而设立。例如企业不允许在工作时间打个人电话，一位员工有这种习惯，这种行为一出现就受到指责滚举山，但一旦他停止这种行为了，就应立即停止对他的指责。
3.正惩罚：施加一个坏刺激。这是当不适当的行为出现时，给予处罚的一种方法。
4.负惩罚：去掉一个好刺激。这种惩罚比之正惩罚更为常用。当不适当的行为出现时，不答启再给予原有的奖励。
一共四个要态桐素：环境，姿尺动迹闭高作，状态，奖励，对应了environment，action，state，reward。
自从人工智能这一事物流行以后，也开始流行了很多的新兴技术，比如机器学习、深度学习、强化学习、增强学习等等，这些技术都在人工智能中占据着很大的地位。我们在这篇文章中重点给大家介绍一下关于强化学习需要了解的知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解强化学习。
为什么强化学习是一个热门的研究课题呢？是因为在人机大战中强化学习在阿尔法狗中大放光彩，也正是这个原因，强化学习越来越受到科研人员的喜爱。那么强化学习是什么呢？强化学习与其它机器学习方法有什么关系呢？
首先，强化学习是一种机器学习方法，强化学习能够使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。虽然监督学习和强化学习都使用输入和输出之间的映射关系，但强化学习与监督学习不同，监督学习提供给Agent的反馈是执行任务的正确行为，而强化学习使用奖励和惩罚作为积极和消极行为的信号。
那么强化学习和无监督学习有什么不同呢？如果和无监督学习相比，强化学习在目标方面有所不同。虽然无监督学习的目标是找出数据点之间的相似性和不同性，但是在强化学习中，其目标是找到一个合适的动作模型，能够最大化Agent的累积奖励总额。
那么如何创建一个基本的强化学习的问题呢？这就需要我们先了解一下增强学习中的一些概念，第一就是环境，也就是Agent操作的现实世界。
热门技术一：强化学习
毫不夸张地说，2019年人工智能的现状就是强化学习回归的一年。简单介绍一下强化学习，它是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。其实强化学习已经发展了几十年了，并不算什么新技术。在2016年，AlphaGo击败李世石之后，强化学习融合了深度学习技术大放异彩，成为这两年最热门的技术之一。
在过去的几个月里，围绕强化学习开展的工作越来越多，这些工作重新唤起了学术界对强化学习的信念。在过去，人们曾经认为强化学习效率低下，过于简单，铅渗无法解决复杂的问题，甚至连游戏的问题也不能解决。而现在，强化学习最大的应用场景反倒是游戏了。
热门技术二：自然语言处理
自2018年底以来，人们的注意力已经从过去的词嵌入转移到预训练语言模型，这是自然语言处理从计算机视觉中借鉴来的一种技术。自Google BERT 、ELMo 和ulmfit等在2018年底推出以来，自然语言处理一直风头正茂。但今年的聚光灯被OpenAI的 GPT-2给“夺走了”，它的表现引发了人们对自然语言处理的道德使用的大讨论。
以上就是什么是强化学习的全部内容，强化学习（RL）是一个序列决策问题。例如：撩妹的过程就是一个优化问题。你的每一时刻的行为会对你最终撩妹是否成功，以多大的收益成功都会有影响。那么，你就会考虑，每一步采取什么行为才能（最优）撩妹！。
