强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它使机器能够在没有明确指导的情况下，通过与环境交互来学习如何做出最优决策。
强化学习的基本概念
- 智能体（Agent）：进行决策并与环境交互的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，可以提供状态信息和奖励。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈，用于指导智能体学习。
强化学习的主要算法
- Q-Learning：通过学习一个Q值函数，Q(s,a)表示在状态s下执行动作a的期望回报。
- Deep Q-Network（DQN）：结合深度神经网络和Q-Learning，可以处理高维状态空间。
- Policy Gradient：直接学习策略函数，即智能体在给定状态下采取的动作分布。
- SARSA：Q-Learning的变体，考虑了下一个状态的信息。
强化学习应用案例
- 游戏：例如Atari 2600游戏、围棋等。
- 机器人控制：例如自动驾驶、无人机等。
- 推荐系统：例如电影推荐、商品推荐等。
强化学习示意图
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