强化学习入门指南 🚀

🧠 什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一个分支，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习最优策略。其核心思想是：
奖励机制 + 策略优化 = 智能决策

RL_Basics

🧩 核心概念解析

• 状态（State）：环境在某一时刻的特征
• 动作（Action）：智能体可执行的操作集合
• 奖励（Reward）：环境对动作的反馈信号
• 策略（Policy）：智能体选择动作的规则
• 价值函数（Value Function）：衡量状态或动作的长期收益

📚 经典算法框架

1. Q-Learning
   通过更新Q值表来学习最优动作策略
   
   

   Q_Learning
2. 深度Q网络（DQN）
   结合深度学习与Q-Learning的算法
   
   

   Deep_Q_Network
3. 策略梯度（Policy Gradient）
   直接优化策略的参数空间
   
   

   Policy_Gradient
4. 深度强化学习（DRL）
   应用深度神经网络解决复杂任务
   
   

   DRL

🌍 应用场景示例

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 自动驾驶决策系统
• 机器人路径规划
• 推荐系统优化
• 工业流程控制

📖 延伸学习

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📌 重要公式

$$ \text{Q}(s,a) \leftarrow \text{Q}(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} \text{Q}(s',a') - \text{Q}(s,a)] $$
Q值更新公式，其中 α 为学习率， γ 为折扣因子

RL_Formula