状态处理：从 “低维离散（Q 表格）”→“高维连续（深度网络）”；动作适配：从 “离散动作（Q-Learning/DQN）”→“连续动作（PPO/DDPG/SAC）”；学习稳定性：从 “单一学习模式（高方差 / 高偏差）”→“混合框架（AC，平衡方差与偏差）”；效率优化：从 “纯试错（Q-Learning）”→“试错 + 模拟（Dyna-Q/AlphaZero）”。

h_t = σ(W_hh * h_{t-1} + W_xh * x_t + b_h) # 隐藏状态更新y_t = W_hy * h_t + b_y # 输出计算RNN及其变体（LSTM、GRU）为序列数据处理提供了强大的工具。从动机到实际应用，RNN的核心价值在于能够建模序列依赖关系，这在时间序列分析、自然语言处理、语音识别等领域具有不可替代的作用。关键要点序列数据普遍存在且重要RNN通过循环连接

h_t = σ(W_hh * h_{t-1} + W_xh * x_t + b_h) # 隐藏状态更新y_t = W_hy * h_t + b_y # 输出计算RNN及其变体（LSTM、GRU）为序列数据处理提供了强大的工具。从动机到实际应用，RNN的核心价值在于能够建模序列依赖关系，这在时间序列分析、自然语言处理、语音识别等领域具有不可替代的作用。关键要点序列数据普遍存在且重要RNN通过循环连接

完成以上步骤后，就可以在 Linux 上使用 MuJoCo 进行物理仿真了！如需使用 Franka 机器人模型，可以参考。