强化学习是机器学习领域中一个充满挑战与机遇的分支，专注于通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。其核心思想是：最大化长期奖励，这使得它在复杂决策场景中表现出独特优势。
📘 核心概念解析
马尔可夫决策过程（MDP）
强化学习的数学框架，包含状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和转移概率（Transition Probability）四个要素。Q学习（Q_xuexi）
一种无模型的算法，通过更新Q值表来逼近最优策略。策略梯度（ZhuCe_TieDu）
直接对策略进行优化，适用于连续动作空间的场景。
🚀 典型应用场景
- 自动驾驶：通过强化学习训练车辆在复杂路况中自主决策
- 游戏AI：如AlphaGo的落子策略优化
- 机器人控制：实现动态环境下的运动规划
- 推荐系统：优化用户交互的长期收益
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📌 提示：强化学习的训练过程常需要大量计算资源，建议使用GPU加速训练实验。