强化学习（Reinforcement Learning）入门教程 🤖🧠

强化学习是深度学习的重要分支，通过Agent与环境的交互来学习最优策略。以下是核心知识点：

📌 1. 基本概念

• Agent（智能体）：主动决策的主体，如自动驾驶汽车或游戏AI
• Environment（环境）：Agent行动的外部世界，如棋盘或模拟场景
• Reward（奖励）：环境反馈的数值信号，指导Agent优化目标
• Policy（策略）：Agent在状态s下选择动作a的规则

🧠 2. 核心算法

• Q-Learning：通过Q值表更新策略
• Deep Q-Networks (DQN)：结合深度学习的Q-learning变体
• Policy Gradient：直接优化策略的参数

🎯 3. 典型应用场景

• 游戏AI（如AlphaGo）
• 机器人路径规划
• 自动驾驶决策系统

📚 4. 学习资源

• 快速入门指南：从零开始实现简单RL算法
• 进阶教程：探索深度强化学习的前沿技术
• 推荐书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》（ Sutton & Barto ）

如需实践代码示例，可访问 RL实验平台 开始！