强化学习

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习范式，旨在使智能体通过与环境的交互来学习如何在某个任务中做出决策。强化学习的核心思想是通过试错来学习，通过获得奖励或惩罚来调整其行为，以最大化长期累积的奖励。