强化学习教程

强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体在与环境的交互中学习如何做出决策，以达到某种目标。以下是一些强化学习的基本概念和常用算法：

基本概念

• 智能体 (Agent): 执行动作并感知环境的实体。
• 环境 (Environment): 提供状态和奖励给智能体。
• 状态 (State): 环境在某一时刻的状态。
• 动作 (Action): 智能体可以执行的行为。
• 奖励 (Reward): 环境对智能体动作的反馈。

常用算法

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

实例

假设我们要训练一个智能体来玩电子游戏，比如《吃豆人》。智能体的目标是吃到所有的豆子，同时避免被幽灵吃掉。

吃豆人游戏

学习资源

想要深入了解强化学习？请访问我们的机器学习教程。

总结

强化学习是一个充满挑战和机遇的领域。通过不断学习和实践，你可以在这个领域取得显著的成果。