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代理通过与周围环境的奖励和惩罚进行试错学习做出决策。
环境是一个模拟的世界代理可以通过与之互动来学习。
这意味着我们的代理所采取的行动仅取决于当前状态，独立于过去的状态和行动。
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状态：世界状态的完整描述。
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观察：环境/世界状态的部分描述。
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离散行动：有限数量的行动，比如左、右、上、下。
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连续行动：行动的无限可能性；例如，在自动驾驶汽车的情况下，驾驶场景有无限可能发生的行动。
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奖励：RL 中的基本因素。告诉代理行动是好还是坏。
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RL 算法专注于最大化累积奖励。
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奖励假设：RL 问题可以被制定为（累积）回报的最大化。
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折扣是因为在开始时获得的奖励更有可能发生，因为它们比长期奖励更可预测。
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情节性：有一个起点和一个终点。
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连续：有一个起点但没有终点。
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探索：这完全是关于通过尝试随机行动来探索环境，并从环境中获得反馈/回报/奖励。
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利用：这是关于利用我们对环境的了解来获得最大奖励。
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探索-利用权衡：它平衡了我们想要探索环境和我们想要利用对环境的了解的程度。
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策略：它被称为代理的大脑。它告诉我们在给定状态下应该采取什么行动。
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最优策略：当代理根据它行动时最大化了预期回报的策略。它是通过训练学习的。
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解决 RL 问题的一种方法。
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在这种方法中，策略是直接学习的。
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将每个状态映射到该状态的最佳对应行动。或者在该状态上可能行动集合上的概率分布。
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解决 RL 问题的另一种方法。
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在这里，我们不是训练一个策略，而是训练一个价值函数，将每个状态映射到在该状态下的预期价值。
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