人工智能的三个主要学派是什么？
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人工智能的三个主要学派包括：符号主义（Symbolism），连接主义（Connectionism），和行为主义（Behaviorism）。符号主义认为智能可以通过符号操作来实现，连接主义通过模拟人脑神经网络来实现智能，行为主义则侧重于通过与环境的互动学习来实现智能。
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这些学派分别有哪些代表性的算法或理论？
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各个学派的代表性算法或理论如下：

1. **符号主义（Symbolism）**：
   - 逻辑推理和专家系统
   - 规则基础系统
   - 符号推理

2. **连接主义（Connectionism）**：
   - 人工神经网络
   - 深度学习
   - 反向传播算法

3. **行为主义（Behaviorism）**：
   - 强化学习
   - 演进算法
   - 行为控制理论

这些算法和理论为各自学派的发展奠定了基础，并在不同的应用场景中发挥着重要作用。
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强化学习中的 Q-learning 是什么？
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Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，用于学习在给定状态下采取某种行动的最优策略。Q-learning 通过一个称为 Q-table 的表格来存储每个状态-动作对的 Q 值，Q 值表示在特定状态下采取特定动作的预期回报。

Q-learning 的核心更新公式为：
\[ Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] \]
其中：
- \( s \) 是当前状态
- \( a \) 是当前采取的动作
- \( r \) 是采取动作后的即时奖励
- \( s' \) 是采取动作后到达的新状态
- \( \alpha \) 是学习率，决定新信息在更新 Q 值时的权重
- \( \gamma \) 是折扣因子，决定未来奖励的当前价值

Q-learning 的目标是通过不断更新 Q 表，最终找到每个状态下的最优动作，从而实现最大化累积奖励。
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