强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，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理论的基础概念：
强化学习基础
- 智能体（Agent）：智能体是执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：环境是智能体行动的场所，它提供状态和奖励。
- 状态（State）：状态是智能体在某一时刻的观察。
- 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作。
- 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。
- 策略（Policy）：策略是智能体选择动作的规则。
常见算法
- Q-Learning：通过Q值表来学习最优策略。
- Deep Q-Network（DQN）：结合深度学习与Q-Learning。
- Policy Gradient：直接学习策略函数。
实践案例
强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域都有广泛应用。
Reinforcement Learning
更多关于强化学习的案例和深入讨论，请访问强化学习实践案例。
希望这些内容能帮助您更好地理解强化学习理论。