强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习领域的一个重要分支，它使机器能够在没有明确指导的情况下通过与环境交互来学习完成任务。以下是一些强化学习的基础概念和资源。
基础概念
- 代理（Agent）: 与环境交互的实体，它选择动作并接收奖励。
- 环境（Environment）: 代理交互的物理或虚拟世界。
- 状态（State）: 环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）: 代理可以采取的行动。
- 奖励（Reward）: 代理在每个时间步获得的奖励，用于指导学习过程。
资源
以下是一些学习强化学习的资源：
实例
假设我们有一个简单的迷宫环境，代理的目标是找到通往出口的路径。以下是一个简单的强化学习算法的例子：
- 状态空间: 迷宫的每个位置。
- 动作空间: 向上、向下、向左、向右移动。
- 奖励函数: 到达出口时获得正奖励，否则获得负奖励。
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迷宫示例
以上是强化学习基础的一个简要介绍，希望对您有所帮助。