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    TensorFlow强化学习入门(0)——Q-Learning的查找表实现和神经网络实现

    在我这系列的强化学习教程中,我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法,它和我们后面的教程(1-3)中基于策略的算法有一些差异。在本节中,我们先放下复杂而笨重的深度神经网络,首先在一个简单的查找表基础上实现第一个算法版本,随后我们再考虑如何使用TensorFlow将神经网络的形式集成进来。考虑到该节主要是回顾基础知识,所以我把它归为第0部分。对Q-Learning中发生的细节有所了解对于我们后面学习将策略梯度(policy gradient)和Q-Learning结合来构建先进的RL agent大有裨益。(如果你对策略网络更感兴趣或者已经掌握了Q-Learning相关知识,可以等译者后面的翻译或者查阅原文)

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