强化学习算法是机器学习领域中一个重要的分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。以下是一些常见的强化学习算法：
常用算法
- Q-Learning：通过学习值函数来预测状态-动作值，从而选择最优动作。
- Deep Q-Network (DQN)：结合了深度学习和Q-Learning，可以处理高维输入空间。
- Policy Gradient：直接学习策略函数，而非值函数。
- Actor-Critic：结合了策略梯度和Q-Learning的优点。
图像示例
强化学习算法的原理可以用以下图像来直观展示：
扩展阅读
想要深入了解强化学习算法？可以参考以下资源：