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Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective.What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role.
强化学习是一种学习范式，涉及学习如何控制系统，以最大限度地提高表示长期目标的数值性能指标。强化学习与监督学习的区别在于，仅向学习者提供关于学习者预测的部分反馈。此外，预测可能通过影响受控系统的未来状态而产生长期影响。因此，时间扮演着特殊的角色。
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