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最优策略。以下是强化学习基础概念的简要介绍。

强化学习的基本概念

  • 智能体 (Agent): 在环境中进行决策并采取行动的实体。
  • 环境 (Environment): 智能体行动的场所，能够根据智能体的行为提供反馈。
  • 状态 (State): 智能体在某个时刻所处的环境状态。
  • 动作 (Action): 智能体可以选择的行动。
  • 奖励 (Reward): 环境对智能体采取的每个动作的反馈。
  • 策略 (Policy): 智能体如何从状态选择动作的规则。

强化学习算法

  • 价值迭代 (Value Iteration): 通过迭代更新每个状态的价值函数来找到最优策略。
  • 策略迭代 (Policy Iteration): 通过迭代更新策略来找到最优策略。
  • Q-Learning: 一种无模型的强化学习算法，通过学习Q函数来估计每个动作的价值。

图片示例

强化学习概念图

深度强化学习

随着深度学习技术的发展，深度强化学习（DRL）成为强化学习的一个热点方向。DRL结合了深度神经网络和强化学习，使得智能体能够学习复杂的策略。

扩展阅读

想要深入了解强化学习，可以参考以下资源：


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