强化学习算法简介

强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出决策。以下是一些强化学习中的常见算法：

• 价值迭代（Value Iteration）

  • 价值迭代是一种基于值函数的算法，它通过不断迭代来逼近最优策略。
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    Value Iteration

• 策略迭代（Policy Iteration）

  • 策略迭代是一种直接优化策略的算法，它通过迭代更新策略来逼近最优策略。
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    Policy Iteration

• Q学习（Q-Learning）

  • Q学习是一种无模型强化学习算法，它通过学习Q值来逼近最优策略。
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    Q-Learning

• 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）

  • DQN是一种结合了深度学习和Q学习的算法，它使用深度神经网络来近似Q值函数。
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    DQN

• 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）

  • DDPG是一种基于actor-critic方法的算法，它使用深度神经网络来近似策略和值函数。
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    DDPG

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