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课程学习是一种有计划的学习方法，模拟人类学习的过程。它通过设置逐步增加难度的任务序列，让学习系统从简单的任务开始，逐渐过渡到复杂任务。这一方法可以显著提高训练效率，避免智能体一开始就面临过于复杂的任务，从而导致学习过程困难。逐步难度增加：从简单的任务开始，逐步增加任务的难度，直到智能体能够解决最复杂的任务。动态调整：根据智能体的学习进展，动态调整任务的难度，保证学习的过程始终处于一个适当的挑战性范围。

强化学习之SAC算法实战

强化学习之PPO算法实战

强化学习之DDPG算法实战

强化学习之DQN算法实战

强化学习之Q-learning算法

强化学习之动态规划

强化学习之马尔科夫决策

本文示例展示了如何训练Q-learning智能体来解决一般的马尔可夫决策过程(MDP)环境。有关这些智能体的更多信息，请参阅Q-Learning智能体。

Q-learning算法是一种无模型、在线、非策略的强化学习方法。Q-learning算法是一种基于价值的强化学习算法，它训练一个评价网络去估计回报或未来奖励。对于给定的观测值，智能体选择并输出估计收益最大的动作。注：Q-learning算法不支持循环网络。Q-learning智能体可以在具有以下观察和动作空间的环境中进行训练。Q-learning使用如下的评价网络：在训练过程中，智能体使用贪心策略探索来探索动作空间。在每个控制区间内，agent随机选择一个概率为ϵ。

等。和，下面的基本用法将介绍这些功能。

多臂老虎机问题

强化学习基本介绍