强化学习入门教程 🤖

强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）与环境互动来学习最优策略。以下是关键知识点与学习建议：

核心概念

• Agent：执行动作以最大化累积奖励的决策者 🤔
  
  

  强化学习_智能体
• Environment：Agent所处的外部世界 🌍
  
  

  环境交互
• Reward：环境反馈的即时收益信号 💰
  
  

  奖励机制
• Policy：Agent选择动作的策略 📜
  
  

  策略定义
• Value Function：评估状态或动作的长期收益 📈
  
  

  价值函数

学习资源推荐

1. 《深度强化学习：入门指南》 - 适合初学者的数学基础解析
2. 《强化学习算法对比》 - 各类算法优缺点分析
3. 《OpenAI Spinning Up 教程》 - 国际社区经典教材（英文）

实践建议

• ✅ 先掌握概率论与动态规划基础
• ✅ 用Python_强化学习框架实现经典案例
• ✅ 参考《Reinforcement Learning: An Introduction》书籍深化理解

扩展阅读

如需了解深度强化学习在游戏中的应用，可查看 深度强化学习_游戏 专题。