强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，其核心目标是让智能体通过与环境的交互学习最优策略。以下是关键概念解析：
基本框架
- 智能体（Agent）：执行动作的决策主体 🧠
- 环境（Environment）：智能体所处的外部世界 🌍
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈机制 💡
- 状态（State）：描述环境当前情况的观测值 📷
与深度学习的结合
深度强化学习通过引入深度神经网络解决传统RL的局限：
- 状态表示：使用CNN或RNN提取高维特征 🖼️
- 策略优化：DQN、PPO等算法实现端到端学习 🚀
- 应用扩展：可处理图像、自然语言等复杂输入 📚
典型应用场景
- 🎮 游戏AI（如AlphaGo）
- 🚗 自动驾驶路径规划
- 📱 推荐系统优化
- 🧬 生物制药分子设计
学习路径推荐
- 基础理论：深度学习基础教程
- 算法实现：PyTorch强化学习实战
- 进阶阅读：强化学习数学原理
通过持续的试错与奖励机制，智能体最终能掌握复杂任务的最优解。建议结合代码实践加深理解！