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本导图提供了强化学习的基础概念、应用领域、基本框架、模型组成、学习过程、目标以及特点的详细概述，旨在为大众读者提供一个清晰的学习路径。
大纲
- 强化学习概述
- 1. 强化学习定义
- 强化学习是一种使动作获得最大累积奖赏值的学习方式。
- 属于机器学习领域，灵感来源于心理学的行为主义理论。
- 2. 强化学习的应用领域
- 强化学习在多个领域有研究，如博弈论、控制论、运筹学等。
- 3. 强化学习的基本框架
- 包括环境和智能体两部分。
- 智能体通过传感器感知环境，并通过执行器对环境施加影响。
- 4. 强化学习模型
- 包含环境状态集合、智能体动作集合、状态转换规则和即时奖励规则。
- 5. 强化学习过程
- 智能体选择动作，环境变化并反馈强化信号，智能体根据反馈选择下一个动作。
- 6. 强化学习的目标
- 寻找最优策略，使智能体获得最大累积奖赏值。
- 7. 强化学习的特点
- 弱学习方式，依赖试错交互，强化信息可能稀疏且延迟。
- 体系结构可扩展，适用于不确定性环境。
- 8. 强化学习的关键概念
- 试错搜索和延迟回报是其显著特征。
- 增量式学习，可在线使用。
- 1. 强化学习定义
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