強化學習是什麼

強化學習是一種重要的機器學習方法，在智能控制機器人及分析預測等領域有許多應用。但在傳統的機器學習分類中沒有提到過強化學習，而在連接主義學習中，把學習算法分為三種類型，即非監督學習、監督學習、強化學習。 　

強化學習就是智能系統從環境到行為映射的學習，以使獎勵信號函數值最大，強化學習不同於連接主義學習中的監督學習，主要表現在教師信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生動作的好壞作一種評價。

強化學習是從動物學習、參數擾動自適應控制等理論發展而來。