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强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习的方法，它关注如何通过与环境交互来学习策略，以使某个累积奖励（cumulative reward）最大化
强化学习的基本概念
- 环境(Environment)
：智能体所处的外部世界，它可以是一个物理系统或模拟系统。
- 状态(State)
：描述环境在某一时刻的情况。
- 动作(Action)
：智能体能够对环境采取的操作。
- 奖励(Reward)
：环境在智能体执行动作后给予的即时反馈，用于评估该动作的好坏。
- 策略(Policy)
：智能体决定在给定状态下采取何种行动的规则或方法。
- 值函数(Value Function)
：用来估计从当前状态开始，遵循特定策略所能得到的长期奖励的预期值。
- 模型(Model)
：对环境的抽象表示，用于预测给定状态下采取特定动作后的结果。
强化学习的主要算法类型
- 价值迭代方法
：如Q-learning和SARSA等，这类方法试图直接学习值函数。
- 策略梯度方法
：直接优化策略本身，而不是通过值函数间接地优化策略。
- Actor-Critic方法
：结合了价值迭代和策略梯度的优点，同时学习一个策略（actor）和一个值函数（critic）
基于这三种架构，还拓展出DDPG, PPO, DPO，SAC之类的算法
下面给大家推荐Datawhale开源的JoyRL项目
强化学习入门不难，可以直接抄作业，按照下面的教程计划来就行
项目主要内容如下：
第一章：介绍强化学习概述（难度*）
对于没接触过强化学习的同学可以大概看一下，知道强化学习能应用于什么问题，包含哪些主要研究方向，有个总体的印象就行
第二章：介绍马尔科夫决策过程（难度**）
马尔科夫决策过程是后面推导价值函数的基础，具有重要作用，一定要领域其主要的思想
第三章：介绍动态规划算法（难度**）
本章主要讲解了动态规划的思想及其在强化学习上应用的两个算法（策略迭代和价值迭代），这两种算法虽然目前很少会用到，但是对于推导更复杂的强化学习算法起到了奠定基础的作用，建议掌握
第四章：介绍免模型预测（难度**）
免预测模型包括蒙特卡洛方法和时序差分方法，有模型，免模型，预测与控制，这些都是强化学习的重要概念
第五章：介绍免模型控制（难度**）
免模型则是指不需要知道环境的状态转移概率的一类算法，实际上很多经典的强化学习算法都是免模型控制的。本章会重点介绍两种基础的免模型算法，Q-learning 和 Sarasa ，也都是基于时序差分的方法
第六章：介绍深度学习基础（难度*）
主要是讲解关于线性回归，梯度下降，全连接之类的深度学习基础，如果有深度学习基础的同学完全可以跳过
第七章：介绍DQN算法（难度**）
DQN算法实在Q-learning算法的基础上引入了深度神经网络来近似动作价值函数，从而能够处理高维的状态空间。第八章是对DQN算法的进阶介绍
第九章：介绍策略梯度（难度***）
基于价值算法有一些缺点，比如无法表示连续动作，高方差以及探索与利用的平衡问题，策略梯度算法是一类直接对策略进行优化的算法
第十章：介绍Actor-Critic算法（难度***）
主要介绍了 A2C与 A3C算法，相比于前一章讲的强化学习算法，主要优化了 Critic部分的估计，提高了算法的收敛速度。并且通过引入异步训练的方式来进一步提高这类算法的收敛速度，实践中我们会用 multiprocessing 等多进程模块来实现
后面11-13章，介绍DDPG, PPO和SAC算法，属于进阶的内容
把前面十章的内容学完，就算是强化学习入门了，可以配合一些视频教程来学习，后面再学一些DPO，RLHF之类的算法
强化学习教程PDF获取
