强化学习（2）-算法总论
DRL的基本模型： DRL算法大框架： 大脑的执行机构-actor： 输入状态s，输出动作a（policy gradient算法） 大脑的评判机构-critrc：根据回馈r（外界给的）进行调整。（Q learning） 人类也是在本能和价值观影响作用下进行行为，并且价值受经验的影响不断改变。 在actor-critic的框架下：有DQN、A3C、UNREAL等算法提出。 DQN- 第一个提出的DR
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