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决策策略。以下是一些关于强化学习的基础概念和资源：
基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中获取奖励的实体。
- 环境（Environment）：智能体进行交互的实体。
- 状态（State）：智能体在特定时间点所处的环境描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后，从环境中获得的反馈。
学习算法
- 值函数方法（Value-based Methods）：通过学习状态值函数来预测未来奖励。
- 策略方法（Policy-based Methods）：直接学习决策策略。
- 模型方法（Model-based Methods）：学习环境模型，并通过模型来预测未来。
应用领域
- 游戏：例如围棋、电子竞技等。
- 机器人控制：例如无人机、自动驾驶汽车等。
- 资源管理：例如电力系统、网络流量管理等。
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智能体与环境交互