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1 强化学习分类

1.1 是否理解环境

1. 不理解环境 Model-free RL
   a. 必须根据真实世界的反馈进行调整
2. 理解环境 Model-based RL
   a. 可以根据模型推理未来变化，不必依赖当前世界的反馈

1.2 概率/价值

1. 基于概率 Policy-based
   a. 输出每个动作的概率
   b. Policy gradients
2. 基于价值 Value-based
   a. 输出每个动作的价值
   b. Q learning / Sarsa

1.3 回合/单步更新

1. 回合更新 Monte-Carlo update
   a. 游戏直到结束，才能更新一次
2. 单步更新 Temporal-Difference update
   a. 游戏每进行一步，就可以更新一次

1.4 在线/离线

1. 在线学习
   a. 走一步更新一步
   b. Sarsa
2. 离线学习
   a. 可以先存储知识，到一定步之后再更新
   b. Q learning / Deep Q network

2 PPO与GRPO

去掉Value model（Critic model），无需额外的价值函数