🎉深度学习入门：Q-learning算法详解

📚什么是Q-learning？

Q-learning是一种无模型强化学习算法，通过探索与利用的平衡来学习最优策略。它不需要环境的模型，仅通过状态-动作值函数（Q值）的更新实现决策优化。

🧠核心思想

1. Q值表：存储每个状态-动作对的预期回报
2. 贝尔曼方程：更新公式：
   $$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$
3. 探索策略：常用ε-greedy方法平衡尝试新动作与使用已知最佳动作

🛠️Python实现步骤

1. 定义环境（如迷宫、游戏场景）
2. 初始化Q值表（可选）
3. 迭代训练：
   • 选择动作（ε-greedy）
   • 执行动作，获取奖励与新状态
   • 更新Q值
4. 测试训练后的策略

示例代码可参考：强化学习Python实现教程

🧪应用场景

• 游戏AI（如Atari游戏）
• 机器人路径规划
• 自动化决策系统

📚扩展阅读

• 深度Q网络（DQN）详解
• 强化学习进阶：策略梯度方法
• Q-learning vs DQN对比

💡建议结合Python强化学习实战进一步练习