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本文1000字，建议阅读5分钟。在强化学习中，智能体在环境中进行一些随机的抉择，并从很多选择中选择最优的一个来达到目标，实现优于人类的水平。在强化学习中，策略网络和数值网络通常一起使用，比如蒙特卡洛树搜索。这两个网络是探索蒙特卡洛树搜索算法中的一个整体部分
David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知，AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。AlphaGo 底层核心技术包括深度学习、强化学习，和蒙特卡洛搜索树。课程中也涉及最近的热点：深度强化学习。阿尔伯塔
为了让智能体在测试时自动实现用户指定的广泛目标，它必须能够学习广泛适用的通用技能。一种有前景的方法是使用深度强化学习，这是一种用于教授智能体最大化奖励函数的强大框架。然而，典型的强化学习范例一般需要手动设计奖励函数来训练智能体解决独立任务。我们训练智能体在
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