强化学习教程

强化学习是机器学习的一个分支，它使机器能够通过与环境的交互来学习如何完成特定任务。以下是一些关于强化学习的基础教程和资源。

基础概念

1. 奖励与惩罚：强化学习中的核心是奖励和惩罚机制。正确的行为会得到奖励，错误的行为会受到惩罚。
2. 策略：策略是决定在特定状态下应该采取何种行动的规则。
3. 价值函数：价值函数用于评估在给定状态下采取特定行动的期望回报。

实践教程

1. Q-Learning：Q-Learning 是一种无模型的强化学习方法，它通过学习 Q 值函数来指导决策。
2. Deep Q-Network (DQN)：DQN 结合了深度学习和 Q-Learning，可以处理高维输入空间。

资源链接

• 强化学习基础教程
• 深度强化学习简介

图片示例

代理是强化学习中的一个重要概念，它代表学习策略的实体。

希望这些内容能帮助您更好地理解强化学习。如果您想了解更多，请访问我们网站上的相关教程。