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强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体在与环境交互的过程中学习如何采取最佳动作以实现目标。下面将简单介绍强化学习的基本概念和一些常用算法。

强化学习基础

• 智能体（Agent）：执行动作的实体，例如机器人、游戏中的角色等。
• 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，能够接收智能体的动作并给出反馈。
• 状态（State）：描述环境在某一时刻的属性，通常用一个向量表示。
• 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，通常用数值表示。

常用算法

• 价值函数（Value Function）：预测在给定状态下采取特定动作的长期奖励。
• 策略（Policy）：智能体在给定状态下采取特定动作的概率分布。
• Q-learning：一种基于值函数的强化学习算法，通过迭代更新Q值来学习最佳策略。
• 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）：结合了Q-learning和深度神经网络，能够处理高维输入。

Reinforcement Learning Diagram

本站扩展阅读

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强化学习是一个充满活力的研究领域，不断有新的算法和应用出现。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解这个领域。