强化学习入门教程 🧠

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过Agent与环境的交互来学习最优策略。以下是核心知识点速览：

基本概念

• Agent：决策主体，如自动驾驶系统或游戏AI
• Environment：Agent所处的外部世界，例如棋盘或模拟场景
• Reward：环境对Agent行为的反馈信号，用以指导学习方向
• Policy：Agent采取行动的策略，决定“做什么”
• Value Function：评估状态或动作的长期收益，帮助优化决策

核心算法

1. Q学习（Q-Learning）

   • 无需环境模型的无模型算法
   • 通过更新Q值表学习最优策略
   • 🚀 示例：游戏关卡中的角色训练

2. 深度强化学习（Deep RL）

   • 结合深度学习与强化学习
   • 适用于高维状态空间（如图像输入）
   • 📌 扩展阅读：/ai/ai-essentials

3. 策略梯度（Policy Gradient）

   • 直接优化策略参数
   • 适合连续动作空间的场景

应用场景

• 游戏AI：如AlphaGo、星际争霸AI
• 机器人控制：路径规划、动作优化
• 推荐系统：动态调整用户策略
• 自动驾驶：实时决策与避障

学习路径推荐

1. 先掌握基础数学知识
2. 学习Python实现
3. 参考经典论文
4. 实践开源项目

强化学习是连接算法与现实应用的桥梁，建议从简单环境（如CartPole）开始实践，逐步深入复杂场景。🌟