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

  1. 智能体(Agent):执行动作并感知环境的实体。
  2. 环境(Environment):智能体可以感知的状态和可以采取的动作的集合。
  3. 状态(State):环境在某一时刻的描述。
  4. 动作(Action):智能体可以采取的行动。
  5. 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)

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强化学习应用

扩展阅读

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