補強学習は勾配上昇による動作モデルのパラメーターに関して報酬関数の勾配を取得します。つまり、その時点で報酬が最も急速に増加するパラメーター空間の方向を見つけ、小さな一歩を踏み出します。その方向に。実際にモデルを「報酬」したり「罰する」ことはありません。「報酬」は、口語英語と同じものを指すことのない技術用語です。
Reinforcement learning works by gradient ascent, we take the gradient of the reward function with respect to the model's parameters - that is, we find the direction in parameter space by which the reward would be most quickly increased at that point, and take a small step in that direction. We do not actually "reward" or "punish" the model. "Reward" is a technical term which does not refer to the same thing as in colloquial English.