强化学习算法分类总结

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A2C，A3C，PPO1，PPO2 ：策略函数的优化(πθ(a|s))

Q-learing                              :  动作值函数的优化(Qθ(s,a))

DDPG，SAC                       ：结合策略函数和动作值函数(πθ(a|s)+Qθ(s,a))

MPC(模型预测控制)            ： 纯动态规划

MBMF                                 ： 在一些深度强化学习的标准基准任务上，基于学习到的环境进行模型预测控制

ExIt  / AlphaZero                 ： 算法用这种算法训练深层神经网络来玩 Hex /专家迭代

MBVE                                 ： 用假数据增加真实经验/免模型方法的数据增强

World Models                     ： 全部用假数据来训练智能体，所以被称为：“在梦里训练”/免模型方法的数据增强

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