AI实践：强化学习教程

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境交互，学习如何在给定环境中做出最优决策。本教程将带你入门强化学习，从基本概念到实际应用。

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）：智能体可以与之交互的实体，提供状态和奖励。
• 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境描述。
• 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反馈。

常用算法

• Q-Learning
• Deep Q-Network（DQN）
• Policy Gradient
• Actor-Critic

实践案例

以下是一个简单的Q-Learning案例：

# 伪代码
class QLearning:
    def __init__(self):
        # 初始化Q表
        pass

    def choose_action(self, state):
        # 根据Q表选择动作
        pass

    def learn(self, state, action, reward, next_state):
        # 更新Q表
        pass

# 使用Q-Learning
agent = QLearning()
# ... 进行训练 ...

扩展阅读

更多关于强化学习的内容，可以参考以下链接：

• 强化学习入门教程
• 深度强化学习

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智能体与环境交互