Keras 深度学习实战——强化学习基础

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，优快云博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

Keras 深度学习实战——强化学习基础

1. 介绍

强化学习是一种机器学习方法，它可以让智能体通过与环境互动来学习最优策略。强化学习与监督学习和无监督学习不同，它不需要标记数据，而是通过奖励和惩罚来引导智能体学习。

2. 原理详解

强化学习的基本概念包括：

• 智能体 (Agent)： 与环境互动并学习的实体。
• 环境 (Environment)： 智能体所在的外部世界，会对智能体的行为做出反应。
• 状态 (State)： 环境的当前情况，由一系列特征表示。
• 动作 (Action)： 智能体可以采取的行动。
• 奖励 (Reward)： 环境对智能体行为的反馈，可以是正向的，也可以是负向的。
• 策略 (Policy)： 智能体