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强化学习是机器学习的重要分支，其核心思想是智能体通过与环境交互来学习最优策略。在这个框架中，智能体观察当前状态，选择动作，环境给出奖励并转移到新状态。通过不断试错，智能体学会在不同状态下选择能获得最大累积奖励的动作。
马尔可夫决策过程是强化学习的数学基础。它由四个要素组成：状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数。状态转移概率描述了在当前状态下执行某个动作后转移到下一状态的概率。价值函数表示从某个状态开始能获得的期望累积奖励。通过状态转移图，我们可以直观地理解智能体在环境中的决策过程。
传统强化学习方法如Q-learning和SARSA通过维护Q表来存储状态-动作价值。Q-learning使用离策略学习，更新时选择下一状态的最大Q值。SARSA使用在策略学习，更新时使用实际选择的动作。然而，这些方法面临严重的维度灾难问题。当状态空间维度增加时，Q表大小呈指数增长，使得算法无法处理高维连续状态空间。
深度神经网络的引入彻底改变了强化学习。神经网络作为强大的函数逼近器，可以处理高维连续状态空间，自动提取特征，并通过参数共享实现良好的泛化能力。与传统Q表不同，神经网络将状态作为输入，直接输出对应的Q值，避免了维度灾难问题。通过反向传播算法优化网络参数，使得Q函数能够逼近真实的状态-动作价值函数。