强化学习入门教程

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。以下是一些入门级的强化学习教程，帮助你更好地理解这一领域。

教程列表

• 强化学习基础
• 常见算法介绍
• 实践案例

强化学习基础

强化学习主要包括以下几个概念：

• 智能体（Agent）：执行动作并接收环境反馈的实体。
• 环境（Environment）：智能体进行交互的实体。
• 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境。
• 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
• 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的反馈。

强化学习流程图

常见算法介绍

强化学习中有许多经典的算法，以下是一些常见的：

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

更多算法介绍，请参考强化学习算法详解。

实践案例

下面是一些强化学习的实践案例：

• Atari 游戏学习
• 机器人路径规划
• 股票交易策略

更多实践案例，请参考强化学习案例库。