强化学习教程

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是一些强化学习的基础教程和资源。

基础概念

1. 智能体（Agent）：执行动作以获取奖励的实体。
2. 环境（Environment）：智能体行动的场所，提供状态和奖励。
3. 状态（State）：智能体在环境中的当前情况。
4. 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
5. 奖励（Reward）：智能体执行动作后，环境给予的反馈。

学习资源

• 《深度强化学习》：这是一本全面介绍深度强化学习的书籍，适合初学者和进阶者。

  • 《深度强化学习》在线阅读

• 强化学习教程：本站提供的强化学习入门教程。

实践案例

• Q-Learning：一种简单的强化学习算法。
• Deep Q-Network (DQN)：结合了深度学习和Q-Learning的算法。

图片示例

中心位置：

相关链接

• 机器学习基础教程
• 深度学习教程