《表1 三种学习技术的算法原则与空间分布规律》

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《计算机网络技术中人工智能的应用策略》

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智能系统之所以能够应用于计算机网络，并达到迭代更新的速度与频次，取决于系统学习能力。当学习能力较高时，经验类型的统计数据也会相对全面，能够为网络执行预案提供多种解析路径。但是当学习能力较弱时，并无法模拟当前最为关键的技术实现方式，因此其可利用价值相对较弱。尤其在适应未知环境的情况下，系统智能化的表现便是学习能力。基于此，后期人工智能的开发也逐步倾向于强化学习的设计方案。目前的人工智能学习技术主要可以划分为3种类型，分别为:强化学习、监督学习、非监督学习。而强化学习模式在应对环境信息时具备了反馈运行机制，能够适应特殊的学习环境更替。当学习环境为内部推理机制提供行为动作指导和，其动作变迁的全新状态反而适应输入条件的运行模式。因此，运行环境在强化学习方法中呈现出及时反馈的信息机制，有助于构建更为完善的学习体系。其运行机制是以奖惩模式而独立存在的动作增强过程，当奖惩条件趋于弱化，动作也会受到干扰，反射出生理学中动作趋势弱化的常规形式。因此，其强化学习模式本身也更加接近于智能化的应用效果，具备较高的实践操作基础条件。依据强化学习运行机制同时开发出了多agent强化学习方案，其运行模式分为3种类型，分别为:合作、平行解、最佳响应。其3种学习技术的算法原则与空间分布规律如表1所示。