简介
强化学习是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。
🎯 核心思想：最大化长期奖励
🧠 适用场景：游戏AI、自动驾驶、机器人控制、推荐系统等
核心概念
- Agent（智能体）：执行动作的主体
- Environment（环境）：Agent所处的外部世界
- Reward（奖励）：环境对Agent行为的反馈
- Policy（策略）：Agent选择动作的规则
- Value Function（价值函数）：评估状态或动作的长期收益
算法分类
1. 基于价值的方法
- Q-learning
- Deep Q-Network (DQN)
👉 深入学习DQN算法
2. 基于策略的方法
- Policy Gradient
- Actor-Critic
📚 策略优化理论详解
3. Actor-Critic 结合方法
- A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
- PPO (Proximal Policy Optimization)
实战案例
- 游戏中的迷宫导航 🕹️
- 自动驾驶路径规划 🚗
- 机器人抓取物体 🤖
🧪 动手实现Q-learning