强化学习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。以下是一些关于强化学习的基础知识和常用算法的介绍。
基础概念
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中接收反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体进行交互的物理或虚拟世界。
- 状态（State）：描述环境当前状态的变量集合。
- 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奖励或惩罚。
常用算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Reinforcement Learning with Policy Gradient (A3C)
实践案例
以下是一个简单的强化学习案例，使用 Python 实现了一个智能体在迷宫中寻找出口的任务。
# 代码示例
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强化学习迷宫