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获得最大的长期奖励。以下是一些强化学习的基础概念和常用算法：
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）：智能体可以与之交互的实体。
- 状态（State）：环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的动作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的即时奖励。
常用算法
- Q-Learning
- Sarsa
- Deep Q-Network（DQN）
- Policy Gradient
- Actor-Critic
实践案例
下面是一个简单的DQN算法实现案例，您可以访问这里查看更多细节。
相关资源
希望这些内容能够帮助您更好地理解强化学习。😊