强化学习是机器学习领域的一个热门方向，它通过智能体与环境的交互来学习如何最大化回报。本教程将带你入门强化学习，包括基本概念、常见算法和应用场景。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体行动的场所，提供状态和奖励。
- 状态（State）：描述智能体和环境当前状态的集合。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的奖励。
常见算法
- Q-Learning：基于值的方法，通过学习Q值来选择动作。
- Deep Q-Network (DQN)：结合深度学习和Q-Learning，适用于复杂环境。
- Policy Gradient：直接学习策略，不需要Q值。
- Reinforcement Learning with Function Approximation：使用神经网络等函数逼近器来近似Q值或策略。
应用场景
- 游戏：如Atari游戏、棋类游戏等。
- 机器人控制：如无人机、自动驾驶等。
- 推荐系统：如个性化推荐、广告投放等。
扩展阅读
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图片展示
中心智能体在环境中探索：
智能体与环境交互，学习最优策略：
强化学习在游戏中的应用：