强化学习基础教程

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习最优策略。本教程将为您介绍强化学习的基本概念和常用算法。

基本概念

• 智能体（Agent）：智能体是执行动作并感知环境的实体。在强化学习中，智能体可以是机器人、软件程序或虚拟代理。
• 环境（Environment）：环境是智能体行动的场所，它提供状态和奖励。
• 状态（State）：状态是智能体在某一时刻所处的环境描述。
• 动作（Action）：动作是智能体可以执行的操作。
• 奖励（Reward）：奖励是智能体执行动作后从环境中获得的反馈信号。

常用算法

• Q-Learning：Q-Learning是一种基于值的方法，通过学习Q值（动作-状态值）来选择动作。
• Deep Q-Network（DQN）：DQN是Q-Learning的深度学习版本，它使用神经网络来近似Q值函数。
• Policy Gradient：Policy Gradient直接学习策略函数，而不是Q值函数。

学习资源

想要深入了解强化学习，可以参考以下资源：

• 强化学习教程
• 深度强化学习

Reinforcement Learning

总结

强化学习是一个充满活力的研究领域，它为解决复杂问题提供了新的思路。希望这个基础教程能帮助您入门强化学习。