强化学习算法教程

强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是一些常见的强化学习算法：

• Q-Learning
• Deep Q-Network (DQN)
• Policy Gradient
• Actor-Critic

Q-Learning

Q-Learning 是一种基于值的方法，它通过迭代更新 Q 值来学习最优策略。

• 状态-动作值函数：( Q(s, a) )
• 目标函数：( Q(s, a) = \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t R(s_t, a_t) + \gamma \max_{a'} Q(s_{t+1}, a') )

Deep Q-Network (DQN)

DQN 是一种结合了深度学习和 Q-Learning 的方法，它使用深度神经网络来近似 Q 值函数。

• 深度神经网络：用于学习状态-动作值函数
• 经验回放：用于缓解样本偏差

Policy Gradient

Policy Gradient 方法直接学习策略函数，而不是值函数。

• 策略函数：( \pi(a|s) )
• 策略梯度：( \nabla_{\theta} J(\theta) = \sum_{s, a} \pi(a|s) \nabla_{\theta} \log \pi(a|s) R(s, a) )

Actor-Critic

Actor-Critic 方法结合了 Policy Gradient 和 Q-Learning 的优点，它使用两个神经网络：一个用于学习策略（Actor），一个用于学习值函数（Critic）。

• Actor：学习策略函数
• Critic：学习状态-值函数

扩展阅读

更多关于强化学习算法的详细内容，您可以参考以下教程：

• 强化学习算法概述

Q-Learning

DQN

Policy Gradient

Actor-Critic