强化学习是人工智能领域中一种通过试错机制让智能体（Agent）学习决策方法的范式。它模仿生物在特定环境中通过行动获得奖励或惩罚，从而优化行为策略的过程。
核心概念
- 智能体（Agent）：执行动作的主体，如自动驾驶系统或游戏AI
- 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，如棋盘或模拟器
- 奖励（Reward）：环境对智能体行为的反馈机制
- 策略（Policy）：智能体选择动作的规则或概率分布
- 价值函数（Value Function）：衡量某状态下采取某动作的长期收益
与监督学习/无监督学习的区别
| 类型 | 数据来源 | 目标 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| 监督学习 | 标注数据 | 最小化误差 | 图像分类、语音识别 |
| 无监督学习 | 未标注数据 | 发现模式 | 聚类、降维 |
| 强化学习 | 环境反馈 | 最大化累积奖励 | 游戏对战、机器人控制 |
学习框架
- 马尔可夫决策过程（MDP）：定义状态、动作、转移概率和奖励的数学模型
- 动态规划（DP）：通过迭代计算最优策略
- 蒙特卡洛方法（MC）：基于采样进行策略评估
- 时间差分学习（TD）：结合动态规划与蒙特卡洛的优势
常见算法
- Q-learning：经典的无模型算法
- Deep Q-Network (DQN)：结合深度学习的变种
- Policy Gradient：直接优化策略的参数
- Actor-Critic：结合策略梯度与价值函数的方法
扩展学习
如需深入了解强化学习的实践应用，可参考：
深度强化学习实战教程