强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优策略来实现目标。以下是关键知识点：
核心概念 📌
- 智能体：执行动作的主体，如游戏中的AI角色或机器人
- 环境：智能体所处的外部世界，可以是模拟场景或真实系统
- 奖励机制：环境对智能体行为的反馈，用数值量化成功/失败
- 状态转移：从当前状态到下一个状态的动态过程
常见算法 🧠
| 算法类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q学习（Q-Learning） | 无需环境模型的无模型算法 | 游戏策略优化 |
| DQN（深度Q网络） | 结合深度学习的强化学习方法 | Atari游戏AI |
| PPO（近端策略优化） | 稳定训练的策略梯度方法 | 机器人控制 |
| SAC（软演员评论家） | 基于最大熵的强化学习框架 | 连续动作控制 |
典型应用案例 🎮
- 游戏AI：AlphaGo通过强化学习击败人类棋手
- 机器人导航：自主路径规划与避障
- 推荐系统：动态优化用户互动策略
- 自动驾驶：交通规则学习与决策
学习路径推荐 🚀
扩展阅读 📚
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