强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互，使智能体学会在给定环境中做出最优决策。以下是一些强化学习的基础概念和常用算法。
强化学习基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体执行动作并从中获得奖励或惩罚的实体。
- 状态（State）：描述环境在某一时刻的状态信息。
- 动作（Action）：智能体可以采取的操作。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后，环境给予的反馈信号。
- 策略（Policy）：智能体在给定状态下选择动作的规则。
常用强化学习算法
- Q学习（Q-Learning）：通过学习状态-动作值函数，选择最优动作。
- 深度Q网络（DQN）：结合了Q学习和深度学习，用于解决高维空间的问题。
- 策略梯度（Policy Gradient）：直接学习策略参数，优化策略。
示例代码
以下是一个简单的Q学习示例代码：
# 代码示例省略，请参考[本站Q学习教程](/ai_tutorial/deep_learning/q_learning)
图片展示
强化学习中的智能体与环境交互示意图：