强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它使机器能够通过与环境的交互来学习。本文将简要介绍强化学习的基本概念和常见算法。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体执行动作的场所，环境会根据智能体的动作进行状态转换。
- 状态（State）：描述环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈，通常表示为数值。
常见算法
- 价值函数（Value Function）：表示智能体在某个状态下采取最优动作的期望奖励。
- 策略（Policy）：智能体在某个状态下采取的动作。
- Q学习（Q-Learning）：通过学习Q值来优化策略。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习的算法。
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强化学习流程
Q学习算法
扩展阅读
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