强化学习基础算法教程 🤖

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是几个经典基础算法的简明解析：

1. Q-Learning 🧠

Q-Learning 是一种无模型的值迭代算法，通过维护一个Q表来记录状态-动作对的价值。其核心公式为：
$$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$
适用场景：小规模离散状态空间的环境

2. Deep Q-Network (DQN) 🎮

DQN 在Q-Learning基础上引入神经网络，解决高维状态空间问题。关键创新包括：

• 经验回放（Experience Replay）
• 目标网络（Target Network）

3. Policy Gradient 📈

直接优化策略函数的策略梯度方法，通过梯度上升更新策略参数。特点：

• 适用于连续动作空间
• 不依赖价值函数估计

4. Actor-Critic 框架 🤝

结合值函数与策略梯度的双网络结构，包含：

• Actor：策略网络（输出动作概率）
• Critic：价值网络（评估状态价值）
  推荐学习路径：深入理解Actor-Critic算法

5. SARSA 算法 🔄

与Q-Learning类似，但采用后向更新机制，更注重动作选择的一致性。公式差异：
$$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma Q(s',a') - Q(s,a)] $$
（需注意动作选择的关联性）

如需了解这些算法的数学推导或代码实现，可进一步阅读：强化学习数学基础