QLearning
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Reinforcement Learning (強化學習) 的理論非常有趣，可能是因為其中許多方法，與人類的學習歷程極為相似，如試錯，獎懲，改進策略，持續優化等等。現在準備來爬這座山了，我把學習階段大致分成三個小山峰，依序為 Q-Learning --> DQN --> Actor-Critic，
本文接續上篇直覺式強化學習教學，著重於解釋強化學習中常見的探索和竭盡難題，以及如何利用不同的方法來進行策略函式的學習，並與策略梯度做比較。同時，介紹 A2CS 所使用的損失函式，以及應用這個損失函示於深度學習時會遇到的訓練難題。最後，總結強化學習和深度學習的未來方向，以及本系列文章所企圖達到的目標。