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的交互来学习如何做出最优决策。以下是一些关于强化学习的学习资源：

  • 入门教程：强化学习入门教程
  • 经典书籍：
    • 《强化学习：原理与练习》：一本全面介绍强化学习理论的书籍。
    • 《深度强化学习》：结合了深度学习和强化学习，适合有一定基础的读者。

常见强化学习算法

  • Q-Learning：一种基于值函数的强化学习算法。
  • Deep Q-Network (DQN)：结合了深度学习和Q-Learning，适用于处理高维输入空间。
  • Policy Gradient：直接学习策略函数，无需值函数。

实践案例

  • 机器人导航：使用强化学习算法训练机器人进行路径规划。
  • 游戏AI：如围棋、星际争霸等游戏中的AI。

相关资源

Q-Learning 算法图解