强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境交互，学习最优策略以实现目标。本文将介绍一些经典的强化学习案例研究。

案例一：Atari 游戏学习

在 2013 年，DeepMind 的研究人员使用强化学习算法在多个 Atari 游戏中实现了超人类的表现。这些游戏包括乒乓球、太空侵略者等。

技术细节：

  • 使用了深度神经网络作为智能体的决策器。
  • 采用了一种名为 Q-learning 的强化学习算法。

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案例二：AlphaGo

AlphaGo 是 Google DeepMind 开发的一款围棋人工智能程序。在 2016 年，AlphaGo 击败了世界围棋冠军李世石，成为围棋史上的一大里程碑。

技术细节：

  • 使用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法。
  • 通过大量的自我对弈来训练模型。

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案例三：自动驾驶

自动驾驶汽车是强化学习在现实世界中的重要应用之一。通过智能体与环境交互，自动驾驶汽车可以学习到安全的驾驶策略。

技术细节：

  • 使用了强化学习算法来学习最优驾驶策略。
  • 智能体需要处理复杂的交通场景，如交叉路口、行人横道等。

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自动驾驶汽车：

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