《深入淺出強化學習》讀書筆記
《強化學習》 基於動態規劃的強化學習 強化學習的目標是找到最優策略使得該策略下的累計回報期望最大。所謂策略指狀態到動作的映射π。 最常用的概率分佈也就是最常用的隨機策略。如貪婪策略、ε-greedy策略、高斯策略、玻爾茲曼策略等。 最優策略的目標是找到一個決策序列u0→u1→u2→…→uT，廣義上強化學習可以歸結爲序貫決策問題，即找到一個決策序列，使得目標函數最優。 問題一：給定一個策略π，如何計
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