强化学习入门指南

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）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采取行动以最大化累积奖励。本文将为您提供一个强化学习的入门指南。

基本概念

1. 智能体（Agent）：执行动作并从环境中获取反馈的实体。
2. 环境（Environment）：智能体所处的世界，它为智能体提供状态信息和奖励。
3. 状态（State）：智能体在特定时间点的观察。
4. 动作（Action）：智能体可以采取的行为。
5. 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈。

强化学习算法

强化学习算法主要有以下几种：

• 值函数方法：通过学习值函数来预测未来奖励。
• 策略方法：直接学习最优策略。
• 模型方法：构建环境模型并基于模型进行学习。

入门资源

如果您想进一步学习强化学习，以下是一些推荐资源：

• 强化学习课程：本站提供的强化学习入门课程。
• 深度强化学习：深度学习与强化学习的结合。

图片展示

下面是一张强化学习中的智能体与环境交互的示例图片。