强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言

强化学习(reinforcement learning, RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式, 通过设置反映目标任务的奖励函数, 驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略.强化学习一般采用马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)进行问题形式化描述.强化学习智能体的目标是学习一个策略（policy）

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