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最优策略。以下是一些强化学习的经典案例，可以帮助你更好地理解这一领域。

经典案例

  1. Q-Learning

    • Q-Learning 是一种无模型的强化学习方法，通过学习 Q 值表来预测每个状态-动作对的最高回报。
    • Q-Learning

  2. Deep Q-Network (DQN)

    • DQN 是结合了深度学习与 Q-Learning 的方法，通过神经网络来近似 Q 值函数。
    • DQN

  3. Policy Gradient

    • Policy Gradient 方法直接学习策略函数，而不是 Q 值函数。
    • Policy Gradient

  4. SARSA

    • SARSA 是一种具有模型的方法，它同时考虑了当前状态、动作、下一个状态和奖励。
    • SARSA

应用领域

强化学习在多个领域都有广泛的应用，例如：

  • 游戏：例如 AlphaGo 在围棋领域的应用。
  • 机器人：自主导航、抓取物体等。
  • 推荐系统：例如在电商网站上的个性化推荐。

扩展阅读

想要更深入地了解强化学习，可以阅读以下资源：

通过学习这些案例和资源，你可以更好地掌握强化学习的基本原理和应用。