策略梯度算法通过直接优化策略来最大化期望回报，核心是对目标函数求梯度进行参数更新。REINFORCE是最基础的蒙特卡洛策略梯度算法，利用轨迹采样估计梯度。相比值函数方法（如Q-learning），策略梯度更适合连续动作空间，但样本效率较低。基线技巧通过引入状态价值函数作为基准来减少梯度方差，提升训练稳定性。算法实现包含策略网络输出动作概率分布，并通过回报加权对数概率进行策略更新。实验表明REINF

本文介绍了使用函数近似方法解决强化学习中的状态空间问题，重点分析了DQN算法。主要内容包括：1）函数近似的必要性，即解决连续状态空间、高维状态存储和泛化能力问题；2）DQN算法核心思想，通过神经网络近似Q函数，结合经验回放和目标网络提高稳定性；3）DQN与表格Q-learning的区别；4）DQN算法的PyTorch实现，包括Q网络结构、经验回放缓冲区和训练过程。实验结果表明，DQN能有效处理连续