I detta dokument kartläggs hur viktigt det är att stärka inlärningen ur ett datavetenskapligt perspektiv. Det är skrivet att vara tillgängligt för forskare som är förtrogna med maskininlärning. Både den historiska grunden för eld och ett brett urval av nuvarande w ork sammanfattas. Förstärkning lärande är det problem som en agent som lär sig beteende genom rättegång-och-terror interaktioner med en dynamisk miljö. Det arbete som beskrivs här har en likhet med arbete inom psykologi, men det har stor betydelse vad gäller detaljer och användning av ordet förstärkning." I dokumentet diskuteras centrala frågor om förstärkande lärande, inklusive handel o prospektering och exploatering, upprättande av grunden för Eld via Markov beslutsteori, lärande från fördröjd förstärkning, konstruktion empiriska modeller för att påskynda lärande, användning av generalisering och hierarki, och hantering av dolda tillstånd. Den avslutas med en undersökning av några implementerade system och en bedömning av den praktiska nyttan av nuvarande metoder för att stärka lärandet.
För en bra undersökning av förstärkning av inlärningsalgoritmer, se REF.
Reinforcement Learning: A Survey
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research', 'journal': 'Journal of Artificial Intelligence Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}