强化学习基础教程 🤖

什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体（Agent）在与环境（Environment）的交互中学习最优策略。其核心目标是最大化长期奖励（Cumulative Reward）。

核心概念

• 奖励（Reward）：环境对智能体行为的反馈信号（💰）
• 状态（State）：描述当前环境的观测信息（🗺️）
• 动作（Action）：智能体可执行的操作集合（🕹️）
• 策略（Policy）：智能体决策的规则（🧠）

典型应用场景

• 🚀 自动驾驶汽车路径规划
• 🎮 游戏AI（如AlphaGo）
• 🤖 工业机器人控制
• 🏨 动态定价与资源分配

学习路径推荐

1. 先掌握基础数学工具：线性代数、概率论
2. 学习算法实现：Q-learning, Deep Q-Networks
3. 探索进阶应用：Actor-Critic方法、分布式训练

可视化理解

通过不断尝试与环境互动，智能体就像在玩"打地鼠"游戏（🐹）——每次动作都可能获得奖励或惩罚，最终学会高效应对策略！