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基础概念的介绍。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，能够根据智能体的动作产生状态变化。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境状态。
- 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后，从环境中获得的即时反馈。
强化学习过程
- 智能体观察环境状态。
- 智能体选择动作。
- 环境根据动作产生新状态和奖励。
- 智能体根据奖励调整策略。
常用算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
学习资源
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总结
强化学习是一个充满潜力的领域，它可以帮助我们构建更加智能的系统和应用。希望这篇基础介绍能够帮助您更好地了解强化学习。