1. background

1.1. 深度学习一次迭代的三个步骤

1. 环境 -> 机器：state
2. 机器 -> 环境：action
3. 环境 -> 机器：reward

定义： 一轮迭代 = state -> action -> reward。 如果没有反馈，reward = 0。
一episode = 一局游戏，有赢/输结果的。
目标：maximize the expected cumulative reward per spisode。

1.2. 监督学习 VS 强化学习

监督学习：从数据(State, Action)学习，学习的好坏取决于数据(State, Action)的好坏，因此需要大量数据。
强化学习：根据自己的(State, Action)经验学习，因此需要大量的经验。

1.3. 强化学习的难点

1. reward delay
2. 有些Action没有reward，甚至可能有牺牲。但它对帮助得到reward有重要贡献。
3. 需要Machine探索未尝试过的行为。

1.4. 算法分类

1. policy based算法 --- 学actor
2. value based算法 --- 学critic
3. policy + value 算法 --- A3C算法

Alpha GO = polocy based + value based + model based
model based算法主要用于棋类游戏

2. 应用

2.1. 应用于下棋

生成两个agent，互相对弈，以胜负作为reward。

2.2. 应用于Chat-Bot

生成两个agent，互相对话。
另外训练一个NN用于判断talk的好坏，并给予reward。

2.3. 应用于电子游戏

Gym：https://gym.openai.com/
Universe：https://openai.com/blog/universe/