Lilian Weng — Lil’Log·· 2018-02-19AI 评估 · 48/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
深入浅出强化学习：Lilian Weng 的 RL 核心概念与经典方法综述
A (Long) Peek into Reinforcement Learning
AI 导读
Lilian Weng 在 Lil'Log 发布长文梳理强化学习（RL），从智能体与环境的交互出发，形式化定义状态、动作、奖励、模型、策略与价值函数等核心概念，并把 RL 算法按 model-based / model-free、on-policy / off-policy 分类，随后介绍求解 RL 问题的经典方法。
来源：Lilian Weng — Lil’Log · lilianweng.github.io