强化学习教程

强化学习是机器学习的一个重要分支，它使机器能够通过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的基础概念和资源。

基础概念

• 奖励与惩罚：在强化学习中，每个动作都会得到一个奖励或惩罚，机器学习如何最大化奖励并最小化惩罚。
• 状态空间与动作空间：状态空间是所有可能状态的总和，动作空间是所有可能动作的总和。
• 策略：策略是机器在给定状态下选择动作的规则。

资源

• 教程链接：入门教程
• 经典算法：
  • Q-Learning
  • SARSA
  • Deep Q-Network (DQN)
  • Proximal Policy Optimization (PPO)
• 学习平台：
  • OpenAI Gym：一个开源的强化学习环境库。
  • Unity ML-Agents：Unity中用于强化学习的工具包。

图像展示

强化学习是一个不断发展的领域，希望这些基础概念和资源能够帮助你更好地理解它。