强化学习是机器学习的一个分支，它主要研究如何通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些强化学习的基础概念和常用算法。

基础概念

  • 智能体 (Agent): 与环境交互并从经验中学习以改进其行为主体。
  • 环境 (Environment): 智能体可以感知的状态，并与之进行交互。
  • 状态 (State): 环境在某个时间点的描述。
  • 动作 (Action): 智能体可以采取的操作。
  • 奖励 (Reward): 智能体执行动作后获得的奖励，用于指导智能体学习。

常用算法

  • 价值迭代 (Value Iteration): 通过迭代计算每个状态的价值函数来学习策略。
  • 策略迭代 (Policy Iteration): 直接迭代计算最优策略。
  • Q学习 (Q-Learning): 通过Q值函数来学习策略，无需值函数迭代。
  • 深度Q网络 (Deep Q-Network, DQN): 使用深度神经网络来近似Q值函数。

强化学习流程图

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