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最优策略。以下是一些强化学习的基础概念和资源。
基本概念
- 智能体 (Agent): 主动探索环境并采取行动的实体。
- 环境 (Environment): 智能体可以与之交互的环境。
- 状态 (State): 环境在某一时刻的状态。
- 动作 (Action): 智能体可以采取的行动。
- 奖励 (Reward): 智能体采取动作后获得的奖励，用于指导智能体学习。
资源推荐
实例
想象一下，一个自动驾驶汽车在道路上行驶。汽车是智能体，道路是环境。汽车通过传感器获取周围环境的信息，然后根据当前状态做出驾驶决策，比如加速、减速或转向。汽车的奖励可以是到达目的地的时间、行驶的距离等。
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总结
强化学习是一个充满活力的研究领域，它有着广泛的应用前景。希望这篇简介能帮助您对强化学习有一个初步的了解。