强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是关键实验指南：
核心概念 🧠
- 奖励机制：智能体通过接收奖励信号调整行为
- 状态-动作-奖励：三元组构成决策基础
- 策略函数：决定智能体在特定状态下采取的动作
- 价值函数：评估状态或动作的长期收益
实验步骤 📊
- 环境搭建
- 使用 Gym 或 Stable Baselines 框架
- 算法选择
- Q-learning ⚙️
- Deep Q-Network (DQN) 🧠
- Policy Gradients 📈
- 训练与调优
- 监控奖励曲线 📈
- 调整学习率、折扣因子等超参数
常见问题 ❓
- Q1: 如何选择合适的环境？
- 推荐从经典问题（如迷宫导航）开始实践
- Q2: 训练过程中奖励波动大怎么办？
- 检查探索率（Exploration Rate）设置或增加经验回放