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强化学习在自然语言处理下的应用篇来自：AiGC面试宝典宁静致远2024年01月27日20:47一、强化学习基础面1.1介绍一下强化学习？强化学习（ReinforcementLearning）是一种时序决策学习框架，通过智能体和环境交互得到的奖励从而来优化策略π，使其能够在环境中自主学习。1.2介绍一下强化学习的状态（States）和观测（Observations）？•强化学习在自然语言处理下的应用篇•一、强化学习基础面•1.1介绍一下强化学习？•1.2介绍一下强化学习的状态（States）和观测（Observations）？•1.3强化学习有哪些动作空间（ActionSpaces），他们之间的区别是什么？•1.4强化学习有哪些Policy策略？•1.5介绍一下强化学习的轨迹？•1.6介绍一下强化学习的奖赏函数？•1.7介绍一下强化学习问题？•二、RL发展路径（至PPO）•2.1介绍一下强化学习中优化方法Value-based？•2.2介绍一下强化学习中贝尔曼方程？•2.3介绍一下强化学习中优势函数AdvantageFunctions？•致谢扫码加查看更多1.3强化学习有哪些动作空间（ActionSpaces），他们之间的区别是什么？其区别会影响policy网络的实现方式。1.4强化学习有哪些Policy策略？1.5介绍一下强化学习的轨迹？1.6介绍一下强化学习的奖赏函数？智能体的目标是最大化行动轨迹的累计奖励：1.7介绍一下强化学习问题？二、RL发展路径（至PPO）•状态（States）：对于世界状态的完整描述•观测（Observations）：对于一个状态的部分描述，可能会缺失一些信息。当O=S时，称O为完美信息/fullyobserved；O