强化学习和python一起学，适用于有c++基础的同学哦！前半部分是代码和理论部分，后半部分是python函数

循环神经网络1. 序列模型1.1 马尔可夫模型假设已知τττ个序列预测下一个或下几个数据（假设当前数据只跟前τττ个数据有关）1.2 潜变量模型假设一个潜变量hhth_tht​来表示过去信息ht=f(x1,x2,...,xt−1)h_t=f(x_1,x_2,...,x_{t-1})ht​=f(x1​,x2​,...,xt−1​)这样xt=p(xt∣ht)x_t=p(x_t|h_t)xt​=p(xt

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之前的章节提到过在线策略算法的采样效率比较低，我们通常更倾向于使用离线策略算法。然而，虽然DDPG是离线策略算法，但是它的训练非常不稳定，收敛性较差，对超参数比较敏感，也难以适应不同的复杂环境。2018年，一个更加稳定的离线策略算法Soft Actor-Critic （SAC）被提出。SAC的前身是Soft Q-Learning，它们都属于最大熵强化学习的范畴。Soft Q-learning不存在

现代循环神经网络上一章节（循环神经网络）介绍了循环神经网络的基础知识，这种网络可以更好的处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型，但是对于当今各种各样的序列学习问题，这些技术可能不够用。例如，循环神经网络在实践中一个常见的问题是数值不稳定。尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题，但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。具体来说，可以引用两个广泛使用的网络，即

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在强化学习中，“模型”通常指与智能体交互的环境模型，即对环境的状态转移概率和奖励函数进行建模。。无模型强化学习根据智能体与环境交互采样到的数据直接进行策略提升或者价值估计，上一章节讨论的时序差分算法，即Sarsa和Q-learning算法，便是两种无模型的强化学习算法，本书在后续章节中将要介绍的方法也大都是无模型的强化学习算法。在基于模型的强化学习中，模型可以是事先知道的，也可以是根据智能体与环境