强化学习是人工智能领域的重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是核心知识点概览：
📚 基础概念
- Agent：自主决策的智能体（🤖）
- Environment：Agent交互的外部世界（🌍）
- Reward：环境反馈的强化信号（💰）
- Policy：Agent采取动作的策略（🎯）
🧠 核心算法
Q-Learning
- 通过Q值表更新策略
- 公式：$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $
Deep Q-Network (DQN)
- 结合深度学习与Q-Learning
- 使用经验回放（Experience Replay）优化训练
Policy Gradient
- 直接优化策略参数
- 适用于高维动作空间（🎮）
🛠 实践案例
- 游戏AI（如Atari游戏）
- 机器人路径规划（🤖🗺️）
- 自动驾驶决策系统（🚗🚦）
- 推荐系统优化（🎯📈）