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
    Agent
  • Environment(环境):Agent行动的外部世界,如棋盘或模拟场景
    Environment
  • Reward(奖励):环境反馈的数值信号,指导Agent优化目标
    Reward
  • Policy(策略):Agent在状态s下选择动作a的规则
    Policy

🧠 2. 核心算法

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

🎯 3. 典型应用场景

  • 游戏AI(如AlphaGo)
    Video_Game
  • 机器人路径规划
    Robot
  • 自动驾驶决策系统
    Autonomous_Vehicle

📚 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!