强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。以下是强化学习的一些基本概念：
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，可以提供状态和奖励。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的反馈。
强化学习的基本问题
强化学习的基本问题是如何通过最大化累积奖励来指导智能体进行决策。
强化学习算法
强化学习算法有很多种，以下是一些常见的算法：
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
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想要了解更多关于强化学习的信息，可以访问我们的强化学习教程。
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强化学习中的智能体与环境交互是一个复杂的过程，以下是一个简单的示例：