强化学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境交互来学习如何做出最优决策。这种方法在游戏、机器人控制、推荐系统等领域有着广泛的应用。
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）：智能体操作并与之交互的实体。
- 状态（State）：描述环境当前状态的变量。
- 动作（Action）：智能体可以采取的操作。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后，环境给予的反馈。
学习过程
- 探索（Exploration）：智能体在环境中尝试不同的动作，以获取更多信息。
- 利用（Exploitation）：智能体根据已有的信息选择最优动作。
常见算法
- Q-Learning：通过Q值函数来评估不同动作的价值。
- Deep Q-Network (DQN)：结合深度神经网络来提高Q值函数的准确性。
- Policy Gradient：直接学习最优策略。
应用案例
- 游戏：如围棋、国际象棋等。
- 机器人控制：如无人驾驶、机器人导航等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
强化学习流程图
扩展阅读
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