欢迎来到 PyTorch 强化学习教程页面！这里我们将介绍如何使用 PyTorch 进行强化学习。
教程概览
基础概念
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。
- 智能体（Agent）：执行动作并从环境中获取反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体进行交互的实体，可以是一个游戏、机器人等。
- 状态（State）：智能体在某一时刻的描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后，从环境中获得的奖励。
环境搭建
在使用 PyTorch 进行强化学习之前，需要搭建一个合适的环境。这里推荐使用 Gym，一个开源的 Python 库，提供了多种预定义环境和工具。
策略学习
策略学习是强化学习的一种方法，通过学习一个策略函数来直接映射状态到动作。
- 确定性策略：给定状态，总是选择相同的动作。
- 概率策略：给定状态，选择动作的概率分布。
深度Q网络（DQN）
深度Q网络（DQN）是强化学习中的一种方法，它使用深度神经网络来估计 Q 值。
- Q 值（Q-Value）：在给定状态下，执行特定动作的期望回报。
- 目标网络（Target Network）：用于稳定训练过程。
其他算法
除了 DQN，还有许多其他的强化学习算法，如：
- 策略梯度方法
- 蒙特卡洛方法
- 深度确定性策略梯度（DDPG）