强化学习教程

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的基础概念和常用算法。

基础概念

• 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）：智能体可以执行的行为。
• 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的奖励或惩罚。

常用算法

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

实践案例

强化学习在游戏、机器人控制、推荐系统等领域有着广泛的应用。例如，在游戏领域，强化学习被用于训练智能体玩围棋、国际象棋等游戏。

围棋

扩展阅读

想要深入了解强化学习，可以阅读以下资源：

• 《强化学习：原理与算法》
• 强化学习教程 - 官方文档

希望这些内容能帮助你更好地理解强化学习！🤖📚