Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现

强化学习简单原理

强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下，你有一只小狗，你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励（比如小零食），当它做出正确的动作（比如向家的方向走）时，就给它奖励；当它走错方向时，就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励，从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗，环境就是小狗所处的世界，奖励就是你给它的零食。

在强化学习中，智能体通过以下步骤学习：

1. 感知状态：智能体观察当前环境的状态（比如小狗的位置）。
2. 选择动作：智能体根据当前状态选择一个动作（比如向左、向右、向前走）。
3. 执行动作：智能体执行选择的动作，环境会根据这个动作给出新的状态和奖励。
4. 更新策略：智能体根据新的状态和奖励更新自己的行为策略，以更好地选择未来的动作。

---