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采取最佳行动。本教程将为您介绍强化学习的基本概念、方法和应用。

基本概念

  • 智能体（Agent）：在环境中进行决策和采取行动的实体。
  • 环境（Environment）：智能体行动的场所，它提供状态、奖励和反馈。
  • 状态（State）：描述环境当前状态的变量集合。
  • 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
  • 奖励（Reward）：智能体采取动作后从环境中获得的奖励。
  • 策略（Policy）：智能体在给定状态下采取动作的概率分布。

常见算法

  • 价值迭代（Value Iteration）
  • 策略迭代（Policy Iteration）
  • Q学习（Q-Learning）
  • 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）
  • 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）

应用场景

  • 游戏：如电子游戏、棋类游戏等。
  • 机器人控制：如自动驾驶、无人机等。
  • 资源管理：如电力调度、库存管理等。

强化学习算法图解

扩展阅读

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