强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。以下是关键知识点梳理：
核心概念 📌
- 奖励机制：智能体通过获得奖励信号指导行为
- 状态-动作-奖励：三元组构成决策基础
- 价值函数：评估长期收益的核心工具
- 探索与利用：平衡未知动作与已知策略的矛盾
典型应用场景 🎮
| 领域 | 应用示例 |
|---|---|
| 游戏AI | AlphaGo、星际争霸策略 |
| 机器人控制 | 自动驾驶、机械臂操作 |
| 推荐系统 | 个性化内容排序 |
| 资源管理 | 电力调度、网络优化 |
常用算法分类 📚
值迭代类
- Q学习（Q_Learning）
- 深度Q网络（Deep_Q_Network）
- 双重深度Q网络（Double_DQN）
策略梯度类
- Actor-Critic框架
- Proximal Policy Optimization (PPO)
- Trust Region Policy Optimization (TRPO)
学习资源推荐 🌐
- 强化学习基础教程（本站深度解析）
- OpenAI Spinning Up 文档（英文权威指南）
- RLlib 框架案例（分布式训练实践）
扩展阅读 🔍
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