强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习领域的一个重要分支，它使机器能够在与环境的交互中学习和优化其行为策略。

基本概念

  • 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
  • 环境（Environment）：智能体所在的周围世界，环境可以提供状态信息和奖励信号。
  • 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境描述。
  • 动作（Action）：智能体能够执行的行为。
  • 奖励（Reward）：智能体执行动作后环境给予的反馈。

强化学习算法

  • 价值函数（Value Function）：评估某个状态或状态值。
  • 策略（Policy）：从状态到动作的映射。
  • 模型（Model）：环境的行为和奖励的函数模型。

常见算法

  • Q学习（Q-Learning）
  • 深度Q网络（DQN）
  • 策略梯度方法
  • 深度确定性策略梯度（DDPG）

应用实例

强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域有着广泛的应用。

扩展阅读

想要深入了解强化学习，可以阅读以下文章或书籍：

Reinforcement Learning