强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些强化学习中的基本数学概念。
1. 策略
策略是智能体在给定状态下采取动作的规则。在强化学习中，策略通常表示为一个概率分布，即在不同的状态下，智能体采取不同动作的概率。
2. 状态-动作空间
状态-动作空间是所有可能的状态和动作的组合。在强化学习中，状态-动作空间的大小决定了问题的复杂度。
3. 奖励函数
奖励函数定义了智能体在每个状态-动作对上的奖励。奖励函数的目的是引导智能体学习到最优策略。
4. Value Function
价值函数表示在给定状态下，采取最优策略所能获得的最大累积奖励。价值函数分为状态价值函数和动作价值函数。
5. Q-Function
Q-函数是状态-动作价值函数，它表示在给定状态下，采取特定动作所能获得的最大累积奖励。
图片示例
强化学习算法
Q-Learning
扩展阅读
想要了解更多关于强化学习的内容，可以访问我们网站的 强化学习教程。