强化学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。智能体通过尝试不同的行动，并从环境中获得奖励或惩罚来学习。
核心概念
- 智能体 (Agent): 采取行动并从环境中接收反馈的实体。
- 环境 (Environment): 智能体所处的环境，智能体可以通过行动与之交互。
- 状态 (State): 智能体在特定时间点的环境描述。
- 动作 (Action): 智能体可以采取的行动。
- 奖励 (Reward): 智能体执行动作后从环境中获得的奖励或惩罚。
- 策略 (Policy): 智能体根据当前状态选择动作的规则。
常见算法
- Q-Learning: 通过学习Q值（动作-状态值）来选择动作。
- Deep Q-Network (DQN): 结合了深度学习和Q-Learning的算法。
- Policy Gradient: 通过学习策略梯度来直接学习策略。
- Actor-Critic: 包含一个行为策略（Actor）和一个价值函数（Critic）的算法。
应用场景
- 游戏: 如Atari游戏、棋类游戏等。
- 机器人: 如自动驾驶、无人机等。
- 推荐系统: 如个性化推荐、广告投放等。
更多关于强化学习的知识，您可以访问强化学习概述。