强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。本教程将介绍强化学习的基本概念、算法和应用。

强化学习基础

定义

强化学习是一种通过试错来学习如何采取行动，以达到最大化累积奖励的过程。

环境与智能体

  • 环境：智能体所处的环境，可以是一个物理世界，也可以是一个虚拟世界。
  • 智能体：在环境中采取行动并从环境中获取信息的实体。

奖励

智能体在环境中采取行动后，会获得奖励。奖励可以是正的，也可以是负的。

常见算法

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

应用

强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域有着广泛的应用。

自动驾驶

自动驾驶汽车使用强化学习来学习如何在复杂的交通环境中做出最优决策。

游戏

许多游戏，如《星际争霸》、《Dota 2》等，都使用了强化学习来提高游戏AI的智能水平。

扩展阅读

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Reinforcement Learning