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做出最优决策。以下是一些强化学习的基础概念和介绍。
基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体交互的实体，可以提供状态和奖励。
- 状态（State）：智能体在某一时刻的描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈，通常用于评估智能体的行为。
强化学习流程
- 智能体感知当前状态。
- 智能体根据当前状态选择动作。
- 环境根据动作提供新的状态和奖励。
- 智能体根据奖励调整策略。
实践案例
以下是一个简单的强化学习案例：
- 智能体：机器人
- 环境：迷宫
- 状态：机器人在迷宫中的位置
- 动作：向上、向下、向左、向右移动
- 奖励：如果机器人到达迷宫出口，则获得奖励；否则，获得惩罚。
扩展阅读
想了解更多关于强化学习的知识？请访问强化学习教程。
强化学习示例