🌟 强化学习简介
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，通过Agent与环境的交互来学习最优策略。以下是核心概念：
- 奖励机制：Agent通过接收环境反馈的奖励信号优化行为
- 策略（Policy）：定义Agent在特定状态下采取行动的规则
- 价值函数：评估长期收益的数学工具
- 探索与利用：在未知环境中平衡尝试新动作与使用已知有效动作
📚 推荐书籍
以下是经典且适合入门的强化学习书籍：
《Reinforcement Learning: An Introduction》
- 作者：Richard S. Sutton & Andrew G. Barto
- 特点：理论与实践结合，包含大量算法推导与示例
- 本站链接：/Deep_Learning/Introduction
《Deep Reinforcement Learning Hands-On》
- 作者：Maxim Likhachev
- 特点：侧重代码实现，适合动手实践的学习者
《Reinforcement Learning and Optimal Control》
- 作者：Alex Z. & ...
- 特点：结合优化理论，适合进阶研究
🔍 学习资源
📈 图片关键词示例
- 强化学习流程：
Reinforcement_Learning_Process - 神经网络结构：
Neural_Network_Architecture - 策略梯度方法：
Policy_Gradient_Method