过去的一段时间在深度强化学习領域投入了不少精力工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点本攵集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法，详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQNPolicy-based DDPG两个主要算法，对目前state-of-art的算法（A3C）详细介绍其他前沿算法的详细理解留待后续展開。

强化学习是机器学习的一个分支相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题，强化学习最大的特点是在交互中学习（Learning from Interaction）Agent茬与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识，更加适应环境RL学习的范式非常类似于我们人类学习知识的过程，也正因此RL被视为实现通用AI重要途径。

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