📌 什么是强化学习？
强化学习是机器学习的一个分支，通过试错机制让智能体在与环境的交互中学习最优策略。核心要素包括：
- 🔄 Agent（智能体）：执行动作的学习主体
- 🧩 Environment（环境）：提供反馈的外部系统
- 📊 Reward（奖励）：环境对动作的量化反馈
- 📈 Policy（策略）：智能体决策的规则集合
🧠 核心算法概览
| 算法类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 无需环境模型的表格法 | 游戏关卡设计 |
| DQN | 深度学习结合Q-learning | 《星际争霸》策略优化 |
| Policy Gradients | 直接优化策略的梯度方法 | 连续动作控制 |
| Actor-Critic | 结合值函数与策略梯度 | 自动驾驶路径规划 |
📚 实践案例推荐
经典游戏
- 使用《Flappy Bird》进行动作空间探索
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模拟环境
- 在《CartPole》中实现平衡控制
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现实场景
- 通过《Robotics》学习机械臂抓取
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📚 扩展学习资源
想要深入探索？可以前往：
- 《强化学习项目实战》 获取完整代码模板
- 《深度强化学习原理》 理解神经网络与RL的结合
🎯 提示：实践时建议从简单环境开始，逐步过渡到复杂场景。遇到问题可参考《常见问题解答》