强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些常见的强化学习算法：

  • Q-Learning：Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过学习Q值来选择动作。
  • Deep Q-Network (DQN)：DQN是Q-Learning的深度学习版本，它使用深度神经网络来近似Q值函数。
  • Policy Gradient：Policy Gradient直接学习策略函数，而不是值函数。
  • Actor-Critic：Actor-Critic算法结合了Policy Gradient和Q-Learning的优点，通过分离策略网络和价值网络来学习。

图片示例

Q-Learning

Q_Learning

DQN

Deep_Q_Network

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