1、RL Problem

1、RL问题的三个最本质的区别特征：

闭环的
没有关于采取什么动作的直接指令
动作的结果（包括奖励信号）在长时间周期内的表现

2、强化学习与监督学习的区别：
监督学习——试图找到隐藏的结构
强化学习——试图最大化奖励信号

3、RL要素：

policy：定义为agent在给定时间内的行为方法。policy是从环境的感知状态到这些状态中要采取的动作的映射。
reward signal：定义为强化学习问题的目标。在每个时间步上，环境向RL agent发送一个数值奖励。
value function：指定从长远来看什么是好的。一个状态的价值就是从这个状态开始，一个agent可以期望在未来累积的报酬总额。
环境模型：模拟环境行为。允许对环境的行为进行推断。比如，给定一个状态和行为，该模型可能预测下一个状态和到达这下一个状态获得奖励的结果。使用模型和规划来解决RL问题的方法称为基于模型的方法。

注：RL的目的是寻求能带来最高价值（value）的行动，而不是最高回报（reward）的行动。因为从长远来看，这些行动能给我们带来最大的回报，所以RL算法中最重要的组成部分是一种有效的估计值的方法。

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