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强化学习（英语：Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个重要领域，它强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督学习和非监督学习不同，强化学习不依赖于带标签的输入输出对，也不需要对非最优解进行精确地纠正。它的核心在于寻找探索（对未知领域的探索）与利用（对已有知识的应用）之间的平衡，特别是在多臂老虎机问题和有限的马尔科夫决策过程（MDP）中进行了广泛的研究。
强化学习的灵感来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，智能体（agent）通过与环境（environment）的互动，执行动作（action）并接收环境的反馈（奖励或惩罚），学习如何在给定的状态（state）下选择最优的动作以最大化累积奖励。
强化学习的学习过程主要包括智能体、环境、状态、动作、奖励和策略等关键要素。智能体根据当前的状态选择动作，环境根据动作反馈奖励并更新状态，智能体根据反馈调整其行为策略，以期在未来的决策中获得更大的奖励。
强化学习有广泛的应用场景，如游戏、机器人控制、推荐系统等。它能够让智能体在没有明确指示的情况下，通过不断的试错过程学习到完成特定任务的策略，是实现自主学习和决策的关键技术之一。
