强化学习入门教程 🤖

强化学习是人工智能领域中一种通过试错机制让智能体学习决策方法的范式，常用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等场景。

核心概念

1. Agent（智能体）

   • 通过与环境交互来学习策略的主体
   • 📌 示例：游戏中的AI角色、自动驾驶汽车的控制系统

2. Reward（回报）

   • 环境对Agent行为的反馈信号
   • 💡 正回报鼓励有益行为，负回报惩罚有害行为

3. Policy（策略）

   • Agent在特定状态下选择动作的规则
   • 📊 可通过Q-learning算法优化策略

应用场景

• 🎮 游戏对战（如AlphaGo）
• 🤖 机器人路径规划
• 🚗 自动驾驶决策系统
• 📈 金融交易策略优化

学习资源

• 深入理解强化学习算法
• 📚 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton & Barto）
• 🧠 实践项目：OpenAI Gym环境搭建教程

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