【人工智能学习】第九课：深入了解强化学习的高级概念和策略。

第九课：深入强化学习高级概念

1. 策略优化

• 策略梯度方法：直接对策略进行参数化，并使用梯度上升方法来优化策略参数，以最大化累积奖励。
• Actor-Critic方法：结合了策略梯度和值函数的方法，其中Actor负责学习策略，Critic负责评估这个策略。

2. 深度强化学习（DRL）

• 深度Q网络（DQN）：将深度学习与Q学习结合，使用深度神经网络近似Q函数。DQN通过引入经验回放和目标网络来解决训练过程中的稳定性和数据相关性问题。
• 异策略梯度算法（A3C和A2C）：通过多个并行的Actor收集经验，加速学习过程。A3C使用异步更新，而A2C则采用同步更新。

3. 探索与利用

• Epsilon-Greedy策略：以一定概率选择最优动作，以较小的概率随机选择其他动作，平衡探索和利用。
• 上置信界（UCB&