强化学习教程

强化学习是机器学习中的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。本文将为您介绍强化学习的基本概念、常用算法以及相关教程。

常用算法

1. Q-Learning：Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习方法，通过学习 Q 函数来预测不同状态和动作的效用值。
2. Deep Q-Network (DQN)：DQN 是一种结合了深度学习和 Q-Learning 的方法，通过神经网络来近似 Q 函数。
3. Policy Gradient：Policy Gradient 方法通过直接学习策略来优化智能体的行为。
4. Actor-Critic：Actor-Critic 方法通过分离策略学习和价值函数学习来优化智能体的行为。

教程推荐

以下是一些关于强化学习的优质教程，可以帮助您更深入地了解这一领域：

• 《强化学习：原理与实战》
• 《深度强化学习》
• 《强化学习实战》

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强化学习算法分类

Q-Learning 算法流程

DQN 算法原理

希望这些教程和图片能够帮助您更好地理解强化学习。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言交流。