🎯 调研前强化学习 💡
在开始一项新的研究之前，了解并熟悉相关领域的基础知识是非常重要的。对于强化学习（Reinforcement Learning, RL）来说，这尤其重要。强化学习是机器学习的一个分支，它专注于如何让软件代理(agent)通过与环境的互动来学习实现目标的最佳策略。这个过程类似于人类通过试错来学习新技能。
🔍 在进行更深入的研究之前，我们先回顾一下强化学习的基本概念和核心组成部分：
1️⃣ 环境(Environment): 这是代理(agent)与之互动的世界。
2️⃣ 代理(Agent): 这是执行动作以影响环境的实体。
3️⃣ 动作(Action): 代理可以采取的一系列可能行动。
4️⃣ 状态(State): 环境当前的情况。
5️⃣ 奖励(Reward): 代理采取行动后获得的反馈信号，用于指导学习过程。
📚 通过这些基本概念，我们可以更好地理解强化学习的工作原理，并为后续的详细研究打下坚实的基础。未来，我们将进一步探讨强化学习的各种算法及其应用领域，敬请期待！