DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为，使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

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1. 强化学习的基本概念

强化学习的核心概念包括：

• 智能体（Agent）：学习和决策的主体。
• 环境（Environment）：智能体交互的外部世界。
• 状态（State）：环境在某一时刻的描述。
• 动作（Action）：智能体在某一状态下采取的行为。
• 奖励（Reward）：智能体采取动作后获得的反馈。
• 策略（Policy）࿱