强化学习与动态规划实践教程

强化学习（Reinforcement Learning，RL）和动态规划（Dynamic Programming，DP）是机器学习领域中的重要概念。本教程将带你深入了解RL与DP的结合，并提供一些实践案例。

基础概念

强化学习

强化学习是一种通过与环境交互来学习如何采取行动的机器学习方法。它通过奖励和惩罚来指导算法学习最优策略。

动态规划

动态规划是一种将复杂问题分解为更小子问题，并存储子问题的解以避免重复计算的方法。

实践案例

以下是一些RL与DP结合的实践案例：

• Q-Learning与DP结合：使用Q-Learning算法进行环境探索，并结合DP算法优化策略。
• Policy Gradient与DP结合：使用Policy Gradient算法进行策略优化，并结合DP算法提高收敛速度。

扩展阅读

更多关于强化学习和动态规划的内容，请参考以下链接：

• 强化学习基础教程
• 动态规划基础教程

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强化学习与动态规划

Q-Learning算法

Policy Gradient算法