强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习最优策略。以下是一些强化学习的入门教程。

基础概念

  • 奖励和惩罚：智能体在环境中采取行动后，会收到奖励或惩罚。
  • 策略：智能体在特定情况下采取的行动。
  • 价值函数：预测在给定状态下采取特定行动的长期奖励。

入门教程

  1. 《强化学习入门》：这是一篇入门级教程，适合初学者了解强化学习的基本概念。阅读更多
  2. 《深度强化学习》：本教程介绍了深度学习在强化学习中的应用。阅读更多

实践案例

  • Q-Learning：一种基于值函数的强化学习方法。
  • Policy Gradient：一种直接学习策略的方法。

强化学习示意图

资源链接