强化学习是人工智能领域的重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是核心内容概览：

1. 基本概念 📌

  • 智能体（Agent）：执行动作以最大化累积奖励的实体
  • 环境（Environment）：智能体所处的动态系统，如游戏地图或机器人场景
  • 奖励（Reward）：环境对智能体行为的即时反馈（如加分或扣分）
  • 策略（Policy）：智能体选择动作的规则（如基于Q值的决策）
强化学习简介

2. 典型算法 🧮

  • Q学习（Q-Learning）：通过Q值表更新策略的经典方法
  • 深度Q网络（DQN）：结合深度学习的Q学习变体，适合复杂状态空间
  • 策略梯度（Policy Gradients）：直接优化策略的随机策略方法
  • Actor-Critic框架：结合价值函数和策略函数的高效方法

3. 应用场景 🌍

  • 🎮 游戏AI（如AlphaGo、星际争霸 bots）
  • 🚀 机器人路径规划与控制
  • 🏗️ 自动驾驶决策系统
  • 📈 股票交易策略优化
深度强化学习应用

4. 学习资源 📚

强化学习总结