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达到某个目标。以下是一些强化学习的基础概念：
智能体（Agent）
智能体是执行动作并从环境中接收反馈的实体。在强化学习中，智能体可以是机器人、软件程序或其他任何可以与环境交互的实体。
环境（Environment）
环境是智能体操作的空间。它提供了智能体执行动作的上下文，并返回状态和奖励。
状态（State）
状态是环境在某一时刻的状态描述。在强化学习中，智能体通过观察状态来做出决策。
动作（Action）
动作是智能体在给定状态下可以执行的操作。动作的选择取决于智能体的策略。
奖励（Reward）
奖励是环境对智能体动作的反馈。奖励可以是正的（鼓励智能体采取该动作）或负的（惩罚智能体采取该动作）。
策略（Policy）
策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。策略可以是确定性的或概率性的。
值函数（Value Function）
值函数是评估智能体在给定状态下采取特定动作的期望奖励。
Q函数（Q-Function）
Q函数是评估智能体在给定状态下采取特定动作的长期奖励。
学习算法
强化学习算法包括但不限于：
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
应用
强化学习在许多领域都有应用，包括：
- 游戏
- 自动驾驶
- 机器人控制
- 股票交易
[更多关于强化学习的信息，请访问我们的 强化学习教程]。
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智能体与环境交互
Q-Learning 算法流程
强化学习在游戏中的应用