高级强化学习教程

强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。本教程将深入探讨高级强化学习的内容。

核心概念

• 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
• 环境（Environment）：智能体可以与之交互的实体。
• 状态（State）：智能体在某一时刻的观察。
• 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
• 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的即时反馈。

常见算法

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

实践案例

以下是一个简单的DQN案例，用于玩Atari游戏：

• 环境：Pong
• 智能体：DQN
• 目标：学习打乒乓球

# 以下是DQN的伪代码示例
class DQN:
    def __init__(self):
        # 初始化网络结构等

    def choose_action(self, state):
        # 选择动作

    def learn(self, state, action, reward, next_state, done):
        # 更新网络参数

扩展阅读

更多关于强化学习的知识，您可以访问本站的强化学习基础教程。

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