强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境之间的交互来学习如何最大化累积奖励。以下是强化学习的一些基础知识。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体进行交互的世界，它可以提供状态和奖励。
- 状态（State）：描述智能体和环境当前位置的集合。
- 动作（Action）：智能体可以采取的操作。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后从环境中获得的反馈。
强化学习流程
- 智能体观察当前状态。
- 智能体根据策略选择动作。
- 智能体执行动作，并观察结果。
- 环境给予智能体奖励。
- 智能体更新其策略，以最大化未来的奖励。