1~8.PART one总结--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】
本书主要分为三大部分，分别是基于表格的方法；近似策略方法；扩展部分。 第一部分属于rl基础内容，基本涵盖了基于值函数方法的核心思想。要熟悉并善于分析不同方法之间的区别和联系，构建起整个知识体系框架。 之前我们所讲的方法都有很多共同点： 试图估计值函数； 通过对实际的或仿真的经验进行备份操作来更新值函数；都遵循GPI框架。 尽管大体框架都相同，但彼此之间还是有区别的，重要的区分维度就是更新的深度和宽
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