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摘要： 在强化学习的发展历程中，Q-learning与深度Q网络(DQN)构成了一个完整的知识体系。Q-learning作为90年代的经典算法，为值函数方法奠定了理论基础；而DQN在2013年的横空出世，则标志着深度强化学习时代的开启。本文将系统性地解析这两种算法的内在联系与发展脉络，揭示从表格方法到深度学习的范式转变。 阅读全文

摘要： 时序差分（Temporal Difference, TD）学习是强化学习中的一种核心方法，它结合了动态规划和蒙特卡洛方法的优点，实现了无需环境模型的在线学习。本指南将详细介绍TD学习的原理。 阅读全文

摘要： 强化学习基础概念技术指南 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，它研究智能体（agent）如何在环境中通过试错学习来最大化累积奖励。本指南将介绍强化学习中的几个核心概念。 1. 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, M 阅读全文