强化学习是机器学习的一个重要分支，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的基础概念和常用算法。
基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体可以与之交互的实体。
- 状态（State）：环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的奖励或惩罚。
常用算法
- 价值迭代（Value Iteration）
- 策略迭代（Policy Iteration）
- Q-Learning
- Deep Q-Network（DQN）
案例研究
环境探索
智能体在开始学习之前，需要先探索环境。以下是一些常用的探索策略：
- ε-greedy：以一定的概率随机选择动作，以探索新动作。
- UCB（Upper Confidence Bound）：选择具有最高置信度上限的动作。
策略评估
智能体需要评估不同策略的优劣。以下是一些常用的评估方法：
- 蒙特卡洛方法：通过模拟大量随机样本来评估策略。
- 动态规划：通过递归关系来评估策略。
扩展阅读
想了解更多关于强化学习的内容，可以访问我们的强化学习专题.
图片展示
强化学习算法的流程图：