强化学习教程

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它使机器能够在与环境的交互中学习并做出决策。本教程将简要介绍强化学习的基本概念、常见算法和应用。

基本概念

• 环境（Environment）：强化学习中的环境是指机器需要与之交互的实体或系统。
• 状态（State）：环境在某一时刻的状态。
• 动作（Action）：机器可以采取的动作。
• 奖励（Reward）：机器采取某个动作后，环境给予的奖励或惩罚。

常见算法

• Q-Learning
• Deep Q-Network（DQN）
• Policy Gradient
• Actor-Critic

应用

强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 游戏：如AlphaGo
• 机器人控制
• 自动驾驶

扩展阅读

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图片

Q-Learning算法流程图

DQN算法流程图