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Chapter 1: Introduction人类与环境进行互动，学习环境如何响应我们的行为，并试图通过自身行为影响将来发生的事，这就是一种交互式的学习方式，是人类获取知识的主要来源，同时也是几乎所有学习和智能化理论的基本思想。强化学习正是一种从交互中学习的计算方法，它更侧重于从交互中进行目标导向的学习方式，而不是其他的机器学习方式。1.1 Reinforcement Learning强化...

文章目录策略梯度法REINFORCEPartial observability问题一：高方差问题背景方差削减方法一：因果关系(causality)方法二：baseline问题二：on-policy问题问题三用自动差分器做策略梯度法策略梯度法在实践中的注意事项我们已经知道智能体通过增强学习与环境打交道的运作机理：状态sss下根据由参数θ\thetaθ的神经网络所表示的测量πθ(a∣s)\pi...

BackgroundQ学习方法抛开了一个显式的策略，直接去学习Q函数，使我们知道在某个特定的状态下执行某一操作效果有多好。但是如果我们使用神经网络来进行拟合可能出现的不收敛现象，这一问题将在所有的使用某些结构（如神经网络）拟合值函数，然后使用拟合的值函数作为“评论家”来做自助的方法中都存在。Replay Buffer & Target Network以on-line Q迭代算法为例，...

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