强化学习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如何做出最优决策。以下是一些强化学习基础概念和资源。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体可以与之交互的实体。
- 状态（State）：智能体在某一时刻感知到的环境信息。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的反馈。
学习资源
以下是一些学习强化学习的基础资源：
实例
强化学习在游戏、机器人控制、推荐系统等领域有着广泛的应用。以下是一个简单的例子：
环境与状态
假设我们有一个简单的游戏环境，智能体需要控制一个小球在平面上移动，目标是到达终点。
- 状态：当前小球的位置和速度。
- 动作：向左、向右移动。
奖励
- 如果小球到达终点，奖励为 +10。
- 如果小球掉出边界，奖励为 -1。
策略
智能体可以通过学习来优化其策略，以最大化累积奖励。
图片
强化学习智能体