强化学习基础教程

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它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基础概念的介绍。

基本概念

• 智能体（Agent）：智能体是执行动作并感知环境的实体。
• 环境（Environment）：环境是智能体执行动作的场所，它会对智能体的动作做出响应。
• 状态（State）：状态是智能体在某一时刻的感知信息。
• 动作（Action）：动作是智能体在状态下的行为。
• 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体动作的反馈，用于指导智能体学习。

常见算法

• Q-Learning：通过Q值来评估不同动作在当前状态下的价值。
• Sarsa：基于值函数的算法，通过更新Sarsa值来学习最优策略。
• Policy Gradient：直接学习策略函数，而不是值函数。

实践案例

强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。例如，AlphaGo就是基于强化学习算法设计的。

DeepMind AlphaGo

学习资源

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