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最优策略。以下是一些强化学习基础概念的介绍。

1. 强化学习的基本概念

  • 智能体（Agent）：智能体是执行动作并感知环境的实体。
  • 环境（Environment）：环境是智能体所在的环境，它根据智能体的动作产生状态和奖励。
  • 状态（State）：状态是智能体在特定时间点的环境信息。
  • 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作。
  • 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体动作的反馈，通常用于指导智能体学习。

2. 强化学习算法

  • 价值函数（Value Function）：价值函数表示智能体在特定状态下采取特定动作的期望回报。
  • 策略（Policy）：策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。
  • Q值（Q-Value）：Q值表示智能体在特定状态下采取特定动作的预期回报。

3. 强化学习应用

强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域有广泛的应用。

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Deep Reinforcement Learning