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强化学习是机器学习的重要分支，它让智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。与监督学习需要标签数据、无监督学习发现数据模式不同，强化学习通过试错和奖励信号来指导学习过程。在这个过程中，智能体观察环境状态，选择并执行动作，然后根据环境给出的奖励来调整自己的策略。
强化学习的五个核心要素相互配合，形成完整的学习系统。智能体是执行动作的学习者，环境是智能体所处的外部世界。状态描述环境的当前情况，动作是智能体可以执行的行为，奖励是环境对动作的反馈信号。让我们通过迷宫导航的例子来理解这些要素如何相互作用。智能体从起点出发，观察当前状态，选择动作方向，根据是否接近目标获得相应奖励。
强化学习的核心是一个循环交互过程。首先，智能体观察环境的当前状态；然后根据当前策略选择要执行的动作；接着执行动作来改变环境；随后获得环境给出的奖励信号和新的状态信息；最后根据这些反馈更新策略参数。这个过程不断循环，使智能体的策略逐步改进。就像机器人学习走路一样，通过不断尝试和调整，最终掌握平衡和前进的技能。