reinforcement是什么 reinforcement的翻译

Reinforcement Learning（强化学习）是一种机器学习技术，它使用反馈来帮助机器人或软件学习如何执行特定的任务。它通过不断尝试和失败来学习，并且在每次尝试后都会得到奖励或惩罚，从而更新其决策策略，以便在未来能够更好地完成任务。

1. 环境：Reinforcement Learning的核心是环境，它是一个模拟系统，它提供了机器人或软件可以探索的空间。环境可以是实际的物理环境，也可以是虚拟的数字环境。

2. 行为：行为是机器人或软件在环境中采取的动作。它可以是简单的，如前进、后退或旋转，也可以是复杂的，如跳跃或攻击。

3. 奖励：奖励是机器人或软件在环境中采取行为后得到的反馈。它可以是正面的，如得分或者获得物品，也可以是负面的，如失去分数或者遭受惩罚。

4. 策略：策略是机器人或软件在环境中采取行为的方法。它可以是随机的，也可以是基于模式的，也可以是基于机器学习的。

代码示例：

python import gym env = gym.make('CartPole-v0') for i_eode in range(20): observation = env.reset() for t in range(100): env.render() print(observation) action = env.action_space.sample() observation, reward, done, info = env.step(action) if done: print("Eode finished after {} timesteps".format(t+1)) break env.close()

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