趋近智
强化学习中级技术
章节 1: 回顾强化学习基本原理
强化学习问题设置
马尔可夫决策过程 (MDP) 回顾
价值函数与贝尔曼方程
表格型求解方法：Q学习和SARSA
表格方法的局限性
章节 2: 深度Q网络 (DQN)
函数近似的简介
使用神经网络进行Q值近似
DQN 算法架构
经验回放机制
固定Q目标 (目标网络)
DQN训练的损失函数
动手实践：在CartPole上实现DQN
章节 3: DQN的改进与变体
Q-学习中的估值过高问题
双重DQN (DDQN)
对偶网络架构
DQN改进的结合
优先经验回放 (简要概述)
实践：实现双DQN
章节 4: 策略梯度方法
基于价值方法的局限性
策略直接参数化
策略梯度定理
REINFORCE 算法
理解策略梯度中的方差
方差减少的基线
动手实践：实现REINFORCE算法
章节 5: Actor-Critic 方法
结合策略和价值评估
Actor-Critic 架构概述
优势演员-评论家 (A2C)
异步优势参与者-评价者算法 (A3C)
Actor-Critic 实现的考量
对比：REINFORCE 与 A2C/A3C
实践：开发 A2C 实现
表格方法的局限性
这部分内容有帮助吗？
- Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, 2018 (A Bradford Book, The MIT Press) - 这本书全面阐释了表格方法及其局限性（如维度灾难），以及向函数逼近的根本性转变。
- Human-level control through deep reinforcement learning, Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, and Demis Hassabis, 2015 Nature, Vol. 518 DOI: 10.1038/nature14236 - 这篇开创性论文介绍了深度Q网络（DQN），展示了深度神经网络如何克服在高维状态空间环境中表格方法的局限性。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 这本权威教材全面解释了深度学习，为理解神经网络如何在现代强化学习中用于函数逼近提供了必要背景。