强化学习教程

强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。以下是一些关于强化学习的基础知识和教程。

基础概念

• 智能体（Agent）：智能体是执行动作并从环境中接收反馈的实体。
• 环境（Environment）：环境是智能体执行动作的场所，它会根据智能体的动作给出状态和奖励。
• 状态（State）：状态是环境在某一时刻的描述。
• 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作。
• 奖励（Reward）：奖励是智能体执行动作后从环境中获得的即时反馈。

教程列表

1. 强化学习基础：点击查看
2. Q-Learning算法：点击查看
3. 深度Q网络（DQN）：点击查看
4. 策略梯度方法：点击查看

实战案例

强化学习在许多领域都有应用，以下是一些实战案例：

• 游戏：例如在Atari 2600游戏上的应用。
• 机器人控制：例如机器人在迷宫中找到出口。
• 自动驾驶：例如汽车在道路上做出最优决策。

相关资源

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图片示例

强化学习在游戏中的应用示例，展示了智能体如何在环境中学习。