强化学习教程

强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境之间的交互来学习如何最大化某种累积奖励。以下是一些基础的强化学习概念和资源。

强化学习基础

• 智能体 (Agent): 进行决策并执行动作的主体。
• 环境 (Environment): 智能体可以与之交互的实体。
• 状态 (State): 智能体在某一时刻的感知信息。
• 动作 (Action): 智能体可以执行的行为。
• 奖励 (Reward): 智能体执行动作后获得的即时反馈。

常见算法

• 价值迭代 (Value Iteration): 通过迭代更新状态值来预测未来奖励。
• 策略迭代 (Policy Iteration): 通过迭代更新策略来最大化累积奖励。
• Q-Learning: 通过学习Q值（状态-动作值）来选择动作。

实践资源

• 强化学习教程 - 深入了解强化学习的原理和实践。
• 深度强化学习 - 结合深度学习技术的强化学习。

图片示例

通过上述内容，你可以对强化学习有一个基本的了解。如果你想要更深入地学习，请访问我们提供的教程链接。