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强化学习与监督学习的区别: (1)训练数据中没有标签,只有奖励函数(Reward Function)。 (2)训练数据不是现成给定,而是由行为(Action)获得。 (3)现在的行为(Action)不

强化学习方法的发展和应用才在这些领域占据了大量的研究人员。激发这种兴趣的是两个基本的挑战:1)设计能够在复杂动态环境中在不确定性下运行的自主机器人代理，2)为非常大规模的动态决策问题找到有用的近似解。

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