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根据维基百科对强化学习的定义：reinforcement learning (rl) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions. 如果a (s,a)取advantage function或者q (s,a)或者它们的估计值，就是pg类rl算法的参数更新过程。可以看作rl对数据有某些偏好来加权策略梯度。下面是我读过的一些rl+il的文章，大多. 安利一下，openai出品的强化学习 (rl) 入门教程，叫 spinning up。 openai说，完全没有机器学习基础的人类，也可以迅速上手强化学习。有概念，有一系列关键算法的实现代码，有习.