強化式學習
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前言
跟上一篇文章一樣，都是看到陌生的演算法後，去搜尋資料記錄成文章。
正文
在強化式學習中，策略(Policy)指的是代理人根據目前的狀態決定下一個動作的方針，具體來說就是在某個狀態下採取某個動作的機率。Policy Gradient的目的是找到一個最優策略，使得整個任務的回報值最大化。
前言
在閱讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》一書時，對一些沒有聽過的演算法感到陌生，基於打基礎或是增廣見聞的念頭下，上網或問ChatGPT，搜尋了一些資料，整理並紀錄而成這篇文章。
正文
下面說的兩種選擇策略方法用來解決類似多臂拉霸機(Multi-Armed Ban
前言
最近開始讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書，AlphaZero是AlphaGo的改良升級版，而AlphaGo打敗了世界頂尖圍棋棋士，這本書是在介紹AlphaZero使用的技術和演算法。這篇文章是筆記我在閱讀此書介紹"強化式學習"的篇幅時，遇到不懂的名詞解釋，上網