强化学习文档

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详 情 说 明

强化学习是机器学习的重要分支，专注于智能体如何通过与环境互动来学习最优决策策略。其核心在于通过试错机制，让智能体在特定环境中获得最大累积奖励。

强化学习系统通常包含三个关键要素：智能体（Agent）、环境（Environment）和奖励信号（Reward）。智能体通过执行动作影响环境，并接收环境反馈的状态和奖励，逐步优化策略。

与其他机器学习方法不同，强化学习无需大量标注数据，而是依赖延迟奖励机制来指导学习过程。这使其在机器人控制、游戏AI、自动驾驶等需要连续决策的场景中展现出独特优势。

典型的强化学习算法包括Q-learning、深度Q网络（DQN）和策略梯度方法等。这些算法通过不同方式解决探索与利用的平衡问题，帮助智能体在未知环境中实现高效学习。