我将开始更新 强化学习

你好，我是zhenguo（郭震）

很久没有更新文章，从现在开始我将逐步恢复更新。在接下来的日子，我将系统更新强化学习文章，在期间，也会插播一些读博做科研的一些日常总结。如果你感兴趣，欢迎关注学习。

写公众号文章，是沉淀技术非常好的一种方法，希望更多朋友参与进来。精进技术，脚踏实地，永远不过时。

下面是强化学习的初步更新大纲，我将大概按照此大纲，每几天总结发布一篇文章。感兴趣的朋友讨论学习起来。

文字版：

强化学习基础部分

1 强化学习简介

强化学习的定义和基本概念

强化学习的应用领域和实际案例

2 马尔可夫决策过程 MDP

状态、动作和奖励的定义

状态转移概率和奖励函数的作用

值函数和策略的定义和关系

3 Q-learning算法

Q值的定义和更新规则

探索与利用的平衡问题

Q-learning的收敛性证明

4 基于值函数的方法

Sarsa算法和优势函数

增量式算法和批量学习算法的比较

基于函数逼近的方法

5 策略梯度方法

策略梯度定理和优势函数的引入

REINFORCE算法和Actor-Critic算法

策略梯度方法的优缺点和应用

6 深度强化学习

深度神经网络在强化学习中的应用

DQN算法和经验回放机制

DQN的扩展和改进：Double DQN、Dueling DQN、Rainbow等

7 连续动作空间和策略优化

连续动作空间建模：高斯策略、确定性策略等

策略优化方法：梯度方法、进化算法等

模型基于强化学习的方法：模型预测控制、模型学习等

强化学习进阶部分

1 多智能体强化学习

2 强化学习与无监督学习的结合

3 基于模仿学习的方法：逆强化学习、行为克隆

4 强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域的应用案例

5 完成一个强化学习实践项目，例如基于OpenAI Gym环境的智能体训练

6 其他话题

过度拟合和稳定性问题

探索与利用的平衡

强化学习与人类学习的联系和对比

7 最新论文分享

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