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增强学习，又称为强化学习（Reinforcement Learning），是机器学习领域的一个重要分支。它着重于如何在一个确定的环境中采取行动以达到最大化的预期利益。相比监督学习和无监督学习，强化学习是第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，也不需要精确地纠正非最优解，而是通过与环境的互动，在探索未知领域和利用已有知识之间寻找平衡。
强化学习的核心理念是"回馈"（Rewards），即智能体（Agent）通过与环境的互动，根据所获得的奖励信号调整自己的行为，以达到最大化的预期利益。这个理念源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。
在强化学习中，主要包含以下几个要素：智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）。智能体执行动作后，环境将会转换到一个新的状态，并给出奖励信号。智能体根据这些信息，通过一定的策略选择新的动作，从而与环境进行交互，并逐步优化自己的行为以获得最大的奖励。
强化学习的过程可以简单概括为：智能体感知环境中的状态信息，选择动作，执行动作后得到奖励信号，根据奖励信号调整策略，不断迭代优化，以达到最大化的预期利益。其目的是构造一个控制策略，使得智能体的行为性能达到最大化。
在增强学习中，智能体通过不断与环境交互，从中学习并优化自己的行为，以达到最大化的预期利益。这种学习方式模拟了人类通过与周围环境互动进行学习的过程，是一种无导师在线学习技术，从环境状态到动作映射学习，使得智能体能够根据最大奖励值采取最优的策略。
