🤖 强化学习与深度强化学习教程指南

📌 什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，通过**代理（Agent）**与环境的交互来学习最优策略。其核心目标是最大化累积奖励，常用于游戏AI、机器人控制等场景。

强化学习_基础

🧠 核心概念速览

  • 马尔可夫决策过程（MDP）：强化学习的数学框架，包含状态、动作、奖励和转移概率
  • 奖励机制：指导代理行为的信号，需设计合理的奖励函数避免稀疏奖励问题
  • 策略梯度：直接优化策略的算法，如PPO、A3C等
  • 深度强化学习（DRL）：结合深度学习的RL方法，用于处理高维状态空间
DRL_应用

📚 学习路径推荐

  1. 入门：强化学习基础教程
  2. 进阶：深度强化学习实战
  3. 扩展：多智能体强化学习专题

🧪 实践建议

  • 使用PyTorch或TensorFlow框架实现算法
  • 建议从经典问题开始：如迷宫导航、CartPole平衡等
  • 可参考OpenAI Gym进行实验

📌 提示：强化学习需要大量计算资源，建议从简单算法入手逐步深入！