动手学强化学习：代码实现与注释

强化学习算法实践指南

本指南将深入探讨多种强化学习算法的代码实现，并提供详细注释，帮助您理解其工作原理。

涵盖算法

• SARSA：一种基于时序差分的经典算法，通过不断与环境交互学习最优策略。
• Q-learning：另一种时序差分算法，以其离线学习和更新方式而闻名。
• Dyna-Q：结合了模型学习和规划，通过构建环境模型提高学习效率。
• DQN：将深度学习引入强化学习，使用神经网络逼近价值函数。
• Double DQN：改进的 DQN 算法，通过解耦动作选择和价值评估来减少过估计。
• Actor-Critic：包含两个神经网络，分别负责策略选择（Actor）和价值评估（Critic），协同工作以优化策略。

代码与注释

每种算法的代码实现都将附带详细注释，解释关键步骤和背后的原理，使您能够轻松理解并进行修改和扩展。