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如何最大化奖励。以下是一些常见的强化学习算法：
- Q-Learning：一种基于值函数的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数来选择动作。
- Sarsa：一种基于策略的强化学习算法，通过学习状态-动作值函数来选择动作。
- Deep Q-Network (DQN)：一种结合了深度学习和Q-Learning的算法，可以解决更复杂的问题。
- Policy Gradient：一种直接学习策略的算法，通过优化策略来最大化奖励。
- Actor-Critic：一种结合了策略和值函数的算法，通过优化策略和值函数来学习最优策略。
强化学习算法结构图
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