MDP和NFA唯一相似的地方就是它们都有状态转移，抛掉这一点两者就八竿子打不着了。从而对于每一个特定的π，都能得到其对应的价值函数。所以我们可以有一组的{ ，...... }. 但是我们解决问题的目标是拿到最优的那组，其他的扔掉，解决方法就是使用贝尔曼最
大家应该还记得马尔科夫链，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程也具有马尔可夫性，与上面不同的是MDP考虑了动作，即系统下个状态不仅和
马尔可夫过程的基本概念状态遵循马尔可夫是指。既未来与过去无关只与现在有关。S,P是马尔可夫过程是指S为有限状态集合并且遵循马尔可夫，P是状态转移概率矩阵P. S,P,R,γ是马尔可夫奖赏过程是指S为有限状态集合，P为状态转移矩阵, R：SR. Rt定义为从
本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。相反，我想让你更深入地理解深度强化学习的最流行和最有效的方法背后的理论、数学和实施。马尔可夫过程是描述一系列可能状态的随机模型，其中当前状态仅依赖于先前状态。
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