电子书 ：一本200多页的、关于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的综述
arxiv.org/pdf/2412.05265
这篇由Kevin P. Murphy撰写的书是一部全面且现代的关于强化学习领域的综述性著作。该书从序列决策制定的基本概念入手 ，然后系统地探讨了强化学习的三种核心范式：基于价值的方法（如Q-learning） 、基于策略的方法（包括Actor-Critic） 以及基于模型的方法 。除了这些基本支柱外，该概述还深入探讨了众多高级和前沿主题，包括多智能体强化学习 、强化学习与大语言模型（LLM）的关键交叉领域 ，以及探索与利用的权衡 、分层强化学习 、模仿学习 和离线强化学习 等。
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