关于强化学习算法的笔记整理与总结

简介：
这份笔记整理了关于强化学习算法的核心概念、常见方法及应用实例，旨在帮助读者系统地理解和掌握这一领域的知识。 这份强化学习笔记是我个人手写的资料，参考了刘建平老师的博客内容，并结合了自己的理解和解释，力求通俗易懂。笔记涵盖了model-free方法中的经典论文（包括Q-learning、SARSA、TD(lambda)、DQN、DDQN、prioritized replay DQN、Dueling DQN等），以及一些重要的策略梯度算法如policy gradient, AC (Actor-Critic), A2C, A3C，还有深度强化学习的代表作DDPG和TD3，以及其他优化方法TRPO和PPO。通过这些内容的学习可以帮助读者快速入门强化学习。 笔记不仅包括了各种算法的数学公式，还加入了我对每个算法的理解，并且提供了必要的基础知识介绍以及流程图等辅助材料，使整个过程更加生动形象、易于理解。