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如何做出最优决策。下面是一些简单的入门教程，帮助你快速了解强化学习的基本概念。

基础概念

  • 智能体（Agent）：智能体是执行动作并从环境中获取反馈的实体。
  • 环境（Environment）：环境是智能体行动的场所，它提供状态、奖励和观察。
  • 状态（State）：状态是智能体在特定时间点的环境描述。
  • 动作（Action）：动作是智能体可以采取的行动。
  • 奖励（Reward）：奖励是环境对智能体动作的反馈，用于指导智能体学习。

入门教程

  1. Q-Learning

    • Q-Learning 是一种通过学习 Q 函数来决策的方法。Q 函数表示智能体在特定状态下采取特定动作的预期回报。
    • Q-Learning 教程

  2. Sarsa

    • Sarsa（State-Action-Reward-State-Action）是一种基于值函数的强化学习方法，它考虑了未来状态的奖励。
    • Sarsa 教程

  3. Deep Q-Network (DQN)

    • DQN 是一种结合了深度学习和强化学习的算法，它使用神经网络来近似 Q 函数。
    • DQN 教程

实践案例

下面是一个简单的 DQN 实践案例，展示了如何使用 Python 和 TensorFlow 实现 DQN。

# DQN 实践案例

扩展阅读

想要更深入地了解强化学习，可以阅读以下资料：

Reinforcement Learning