课程简介

强化学习（Reinforcement Learning, RL）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。本教程将带你从零理解RL的核心概念与实现方法。

核心概念

  • Agent（智能体）：执行动作以最大化累积奖励的主体
  • Environment（环境）：Agent所处的外部世界，包含状态与反馈
  • Reward（奖励）：环境对Agent动作的即时反馈（💰）
  • Policy（策略）：Agent在特定状态下选择动作的规则（📜）
  • Value Function（价值函数）：衡量长期奖励的预期值（📊）

算法分类

  1. 基于价值的算法（如Q-learning）
    Q_xuexi
  2. 基于策略的算法（如Policy Gradients）
    Policy_Gradients
  3. 深度强化学习（如DQN、PPO）
    Deep_Reinforcement_Learning

应用场景

  • 游戏AI（如AlphaGo）
  • 机器人路径规划（🤖）
  • 自动驾驶决策系统（🚗）
  • 推荐系统优化（💡）

扩展阅读

如需深入学习，可访问：
/Courses/Reinforcement_Learning_Advanced（高级课程）
或探索相关领域：
/Courses/Machine_Learning_Intro（机器学习入门）

Reinforcement_Learning_Basics