强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体（agent）与环境（environment）的交互来学习如何最大化某种累积奖励（cumulative reward）。下面是一些强化学习的基本概念和资源。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体执行动作并接收反馈的上下文。
- 状态（State）：智能体在特定时间点的环境描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的即时反馈。
资源
图片
Reinforcement Learning Diagram
总结
强化学习是一个充满活力的研究领域，它正在改变我们与机器交互的方式。希望这些资源能够帮助您更好地理解这个领域。