强化学习入门指南 🤖

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（Environment）互动来学习最优策略。以下是核心概念与学习路径：

🧩 基础框架

1. 智能体与环境

   • 智能体：执行动作的决策主体
   • 环境：提供状态和反馈的外部系统
   

2. 奖励机制

   • 通过奖励信号（Reward）指导学习方向
   • 累计奖励最大化是核心目标
   

3. 策略与价值函数

   • 策略（Policy）：决定动作的选择
   • 价值函数（Value Function）：评估状态的长期收益
   

🎮 典型应用场景

• 游戏AI：如AlphaGo的棋局决策
• 机器人控制：路径规划与动作优化
• 自动驾驶：交通规则遵守与路径选择

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