🎉 强化学习基础教程

强化学习是机器学习的重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是核心知识点：

1. 基本概念 📚

  • 智能体 (Agent)：执行动作的决策主体
  • 环境 (Environment)：智能体交互的外部系统
  • 状态 (State)：环境在某一时刻的特征描述
  • 动作 (Action)：智能体可执行的操作集合
  • 奖励 (Reward)：环境对动作的即时反馈机制

2. 核心算法 🧠

  • Q学习 (Q-Learning)

    强化学习基础
    一种无模型的值迭代算法，通过Q值表更新策略

  • 策略梯度 (Policy Gradient)
    直接优化策略参数，适用于高维动作空间

  • 深度强化学习 (Deep RL)
    结合深度神经网络，处理复杂状态空间

    深度强化学习

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
  • 推荐系统优化
    点击查看更详细的案例分析：/tutorial/reinforcement_learning_cases

4. 学习资源 📚

建议从Q学习入门，逐步进阶到深度强化学习。点击此处获取进阶教程！