一篇强化学习入门的长文《a reinforcement learning guide》

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文章以一种通俗易懂的方式介绍了强化学习的基本概念、算法及其在实际问题中的应用。本文从简单的棋盘游戏状态评估开始，逐步引入了折扣因子、奖励机制、探索与利用的平衡等核心概念，并探讨了如实时动态规划（RTDP）、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等算法。文章还讨论了如何将强化学习应用于更复杂的场景，如Dota2游戏，并对比了不同算法的优缺点。