Reinforcement_Learning_Basics

什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一个分支，通过Agent（智能体）与Environment（环境）的互动来学习最优策略。其核心目标是让Agent在未知环境中通过试错，最大化累积奖励（Reward）。

核心要素

  • Agent 🤖
    执行动作的主体，例如机器人、游戏AI等。

    Agent

  • Environment 🌍
    Agent所处的外部世界，包含状态（State）和可能的奖励反馈。

    Environment

  • Reward 🎯
    环境对Agent行为的即时反馈，引导学习方向。

    Reward_Function

  • Policy 📜
    Agent在特定状态下选择动作的策略，决定行为模式。

    Policy

常见算法类型

  1. Q-Learning 🧠
    通过Q值表学习最优动作策略，无需环境模型。
  2. Deep Q-Network (DQN) 🤖🧠
    结合深度学习与Q-Learning，解决复杂状态空间问题。
  3. Policy Gradients 📈
    直接优化策略参数，适合连续动作空间。

应用场景

  • 游戏AI（如AlphaGo） 🎮
  • 机器人路径规划 🤖🗺️
  • 自动驾驶系统 🚗🚦
  • 推荐系统 📚🎯

扩展阅读

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