强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个重要分支,它让机器能够通过与环境的交互来学习做出决策。

核心概念

  • Agent(智能体):在环境中采取行动并感知结果的实体。
  • Environment(环境):智能体可以与之交互的实体,提供状态和奖励。
  • State(状态):环境的当前描述。
  • Action(动作):智能体可以采取的行动。
  • Reward(奖励):智能体采取动作后从环境中获得的回报。

应用领域

强化学习在多个领域都有广泛的应用,包括但不限于:

  • 游戏
  • 自动驾驶
  • 机器人
  • 金融
  • 游戏

资源推荐

更多关于强化学习的内容,您可以参考以下资源:

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强化学习算法分类

  • 值函数方法:如 Q-Learning 和 SARSA。
  • 策略梯度方法:如 REINFORCE 和 A2C。
  • 基于模型的方法:如 Policy Gradient 和 Model-based RL。
强化学习算法分类

强化学习应用场景

强化学习在游戏领域有着广泛的应用,例如 AlphaGo 和 AlphaZero。

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