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强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 本书由浅入深的讲解了强化学习中的各个算法,并使用Pytorch框架编写了相关代码。