我们再回到这张图上，我们如何去计算呢？我们就需要把这个问题去做一个推演，我们刚才其实已经看到了有那么一个序列，那个序列就是环境给我们一个状态，我们产生一个行动环境，给我们一个状态，我们产生一个行动，这样不断交替的，那么...

然后我们还可以仔细再观察一下这个序列，就像刚才发的这张图片一样，这个序列其实是两种类型的事物之间交替出现的一个过程。一种类型就是State，另一种类型是Action，所以其中的这个状态或者说事物跳变有两种形式，一种形式就...

在gym中运行atari环境的时候可以选择同一个游戏的内存方式或者图像方式，内存方式直接返回游戏的状态，图像方式返回当前游戏的画面

它们都可以用于 multi-agent 环境，下面以 soccer game 为例。

multiagent 是指同时有多个 agent 更新 value 和 Q 函数，主要的算法有：q learning， friend and foe q leaning，correlated q learning，在每个训练步骤，学习器会考虑多个 agent 的联合 states，actions，reward，来更新 ......

如果你收到一封邮件，邮件内容全是你没有见过的符号；但你有一份中文版的说明手册，这个手册能够告诉你如何将这些符号连接起来。现在你的任务是，根据这个手册将这些符号连接起来，并回复给原邮件。...

周一到周五每天上午09:15-11:30 每隔5秒获取一次数据,下午13:00-15:00每隔10秒获得一次数据，其它时间段不获取数据。

它是强化学习中的一种 values-based 算法，最终是会学习出一个表格 Q-Table，例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为，则表格为：

Q-learning 是要让 agent 通过不断地玩游戏，从环境给予的奖励反馈中学习到给定state下的最优 action。

通过前面的几篇文章可以知道，当我们要用 Q-learning 解决一个问题时，首先需要知道这个问题有多少个 state，每个 state 有多少 action，并且建立一个奖励表格 P，维度是 action * 4，这4列分别标记着采取每个 action 的概率，采取...