强化学习算法

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达到某个目标。以下是几种常见的强化学习算法：

• Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习Q值（状态-动作值函数）来指导智能体的决策。

• Sarsa：Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）算法是一种基于值函数的强化学习算法，它与Q-Learning类似，但Sarsa考虑了下一个状态和动作。

• Deep Q-Network (DQN)：DQN是一种结合了深度学习和强化学习的算法，它使用深度神经网络来近似Q值函数。

• Policy Gradient：Policy Gradient算法通过直接优化策略（即决策函数）来学习，而不是优化Q值。

• Actor-Critic：Actor-Critic算法结合了策略梯度方法和值函数方法，其中Actor负责生成策略，Critic负责评估策略。

强化学习算法图解

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