强化学习教程指南 🧠

强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体在与环境的交互中学习最优策略来实现目标。以下是核心内容概览：

📘 基础概念

• 核心思想：智能体通过试错机制学习，奖励信号引导行为优化
• 关键要素：
  • 状态（State）
  • 动作（Action）
  • 奖励（Reward）
  • 策略（Policy）
  • 环境（Environment）

强化学习基础

⚙️ 核心算法

1. Q学习（Q-Learning）
   • 无模型算法，通过Q值表更新策略
   • 公式：$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $
2. 深度Q网络（DQN）
   • 结合深度学习与Q学习，解决高维状态空间问题
3. 策略梯度（Policy Gradient）
   • 直接优化策略参数，适用于连续动作空间

Q学习算法

📈 应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 机器人路径规划
• 自动驾驶决策系统
• 资源分配优化

强化学习应用

📚 扩展阅读

• 深度强化学习入门教程
• OpenAI Gym 环境使用指南
• 强化学习数学基础

强化学习教程