强化学习数学基础
强化学习是机器学习的一个重要分支，它研究如何让智能体在与环境交互的过程中，通过学习获得最优策略。以下是一些强化学习中的数学概念：
1. 状态（State）
状态是智能体在环境中所处的位置或情况。在强化学习中，状态通常用向量表示。
2. 动作（Action）
动作是智能体可以采取的行为。在强化学习中，动作通常用向量表示。
3. 奖励（Reward）
奖励是环境对智能体采取的动作的反馈。奖励可以是正的、负的或零。
4. 策略（Policy）
策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。策略可以是确定性的，也可以是概率性的。
5. 值函数（Value Function）
值函数是一个函数，它为每个状态分配一个数值，表示在该状态下采取最优策略所能获得的期望奖励。
6. 策略梯度（Policy Gradient）
策略梯度是一种基于梯度的优化方法，用于直接优化策略。
相关资源
想要了解更多关于强化学习数学基础的内容，可以参考以下链接：
Reinforcement Learning