强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何最大化累积奖励。以下是一些关于强化学习的基础概念和资源。
强化学习基础
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体可以感知的状态和可以采取的动作的集合。
- 状态（State）：环境在某一时刻的描述。
- 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
- 奖励（Reward）：智能体采取某个动作后，环境给予的反馈。
常见算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Reinforcement Learning with Policy Gradient (RLPG)
图片展示：强化学习应用
扩展阅读
想了解更多关于强化学习的信息，可以访问本站的相关页面：