强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过Agent与Environment的交互来学习最优策略。以下是核心概念解析：
1. 核心要素
- Agent 🤖：决策主体，如自动驾驶系统或游戏AI
- Environment 🌍： Agent 所处的外部环境，如道路或游戏地图
- Reward 🎯： 环境反馈的奖励信号，指导Agent优化行为
- Policy 📜： Agent 的策略函数，决定动作选择
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2. 学习流程
- Agent 在环境中执行动作
- 环境返回状态转移和奖励
- Agent 根据经验更新策略
- 重复训练直至收敛
3. 常见算法
| 算法类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 无模型，离散动作 | 游戏策略优化 |
| Deep Q-Networks (DQN) | 引入神经网络，处理高维状态 | 机器人路径规划 |
| Policy Gradient | 直接优化策略参数 | 连续控制任务 |
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4. 典型应用
- 游戏AI 🎮： 如AlphaGo的训练
- 机器人控制 🤖： 自主导航与操作
- 推荐系统 📈： 动态优化用户策略
5. 学习建议
- 从简单环境（如迷宫）开始实践
- 掌握数学基础（概率、动态规划）
- 关注最新研究动态
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