强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体在与环境的交互中不断学习，以实现特定目标。以下是关于强化学习的一些基础概念和常用算法。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并接收环境的反馈。
- 环境（Environment）：智能体进行交互的实体。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的奖励或惩罚。
常用算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Reinforcement Learning with Policy Gradient (A3C)
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扩展阅读
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