强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。以下是一些强化学习的基本概念：
- 智能体（Agent）：强化学习中的主体，负责接收环境信息、做出决策并执行动作。
- 环境（Environment）：智能体所在的场景，提供状态信息，并根据智能体的动作产生新的状态和奖励。
- 状态（State）：描述智能体在特定时间点的环境信息。
- 动作（Action）：智能体根据当前状态采取的行动。
- 奖励（Reward）：环境对智能体采取的动作的反馈，通常用于评估智能体的行为。
强化学习的主要目标是使智能体能够通过学习获得最大化累积奖励的策略。
以下是一些强化学习中的常见算法：
- 价值迭代（Value Iteration）：通过迭代更新值函数来逼近最优策略。
- 策略迭代（Policy Iteration）：通过迭代更新策略来逼近最优策略。
- Q学习（Q-Learning）：通过学习Q值函数来逼近最优策略。
- 深度Q网络（DQN）：结合了Q学习和深度学习的强化学习算法。
强化学习示意图
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相关概念：
- 监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。