一些参考的资料：
蘑菇书：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1
源代码：https://github.com/datawhalechina/easy-rl/releases/tag/v.1.0.3

机器学习、强化学习、深度学习的侧重点

• 机器学习（Machine learning）是一种通过让计算机从大量的数据中学习模式和规律，从而能够自动进行任务和做出决策的技术。机器学习是人工智能的分支，旨在是计算机能够在经验中学习和改进，而不需要明确的编程。机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
• 强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一种，强化学习通过将智能体置于环境之中，让智能体和环境进行交互学习，通过环境的反馈（正向或者负向），从而调整决策，在不断的交互之中找到最优的解，强化学习追求长期回报的最大化。
• 深度学习（Deep Learning）也是一种机器学习的方法，通过构建和训练多层神经网络来模拟人脑的神经网络结构，从而实现对大量复杂的数据的自动学习和特征提取。

强化学习的简介

• 强化学习（Reinforcement Learning）注重让参与者（Agent）在与环境的互动中进行目标导向型学习。参与者可以根据当前所处的环境（State）以及某一个行动策略（policy）来选择一个行动（Action）来与环境进行一系列的互动。
• 有一些互动可以立即从环境中获取奖励（Reward），并且改变环境的状态，甚至可以改变后续的奖励；但是有一些互动可能会存在延迟。并且这些奖励有正向的也有负向的。
• 参与者可以根据环境的反馈来学习怎么最大化长期回报（Return），并且提取一个最优的策略，达到强化学习任务目标。

强化学习的主要特征

• 不断的试错学习
• 通过试错来与环境进行交互，并且根据环境的反馈来增强或者抑制行动，试错包括利用和探索的过程
  • 利用是根据历史的经验进行学习，来选择执行能获得的最大收益的动作
  • 探索就是尝试之前没有执行过的动作，期望获得超乎当前的总体收益
  • 短期来讲，利用可以使得某一步的预期回报最大化
  • 长远来讲，探索可以产生更大的长期回报
  • 强化学习的挑战是在利用和探索之中找到平衡
• 强化学习追求长期回报的最大化(目标)，（长期回报是指从当前时刻（状态）到最终时刻（状态）得到的总奖励期望）

强化学习和机器学习的关系

• 机器学习包括强化学习、监督与无监督学习
• 强化学习和监督学习无监督学习一样都是从历史数据中进行学习，并且对未来做出预测的过程，三者都符合机器学习的定义

强化学习的发展历史

1. 试错学习：从环境中获取结果的驱动力，控制环境朝着期望的目标前进。
   

2. 最优控制：给定的约束条件下，寻求一个控制，使得给定系统的某一个指标达到最优
   

3. 时序差分法

深度强化学习

• 深度学习将强化的决策能力和深度学习的感知能力结合，改进了传统强化学习难以应对大且连续行动和样本空间的问题。
• 深度强化学习将神经网络融入到强化学习的体系中，使参与者能在环境中学习可能的最佳行动，以实现其目标。它也将函数逼近（Function Approximation）和目标优化结合起来，将状态-动作对映射到期望的奖励，并以此作为行动的评估反馈，通过迭代，学习最佳策略。