强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的一种关键方法，通过**智能体（Agent）与环境（Environment）**的交互来学习最优策略。以下是核心概念与学习路径：

一、基础概念 🧠

  1. 智能体：执行动作以最大化累积奖励的决策者
  2. 环境：智能体行动的外部世界（如游戏地图、物理模拟）
  3. 奖励机制：环境对智能体行为的反馈信号（如得分、惩罚）
  4. 策略：智能体选择动作的规则（如基于Q值的决策）

📌 通过 机器学习基础教程 可深入理解强化学习的数学基础

二、核心算法 🏆

  • Q学习（Q-Learning）：无模型算法，通过Q值表更新策略
  • 深度Q网络（DQN）：结合深度学习的Q学习变体
  • 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略的参数
  • Actor-Critic框架：平衡策略与价值函数的优化
强化学习_流程图

三、应用场景 🌍

  • 🎮 游戏AI（如AlphaGo、Atari游戏）
  • 🤖 机器人路径规划与控制
  • 📈 金融交易策略优化
  • 🎵 自动化推荐系统

📚 进阶学习可参考 深度强化学习实战

四、学习资源 📚

深度Q网络_示意图

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