强化学习框架？强化学习的基本要素如下：1、环境状态：即Environment所描述对象的情况。由于强化学习本身的设计，其状态可认为是离散的，或者简单来说，就是一步一步的。具体的取值，取决于你的采样方式，更取决于你设计的算法本身的需求。那么，强化学习框架？一起来了解一下吧。
学习方法：
一、预习：在预览教材的总体内容后再细读，充分发挥自己的自学能力，理清哪些内容已经了解，哪些内容有疑问或是看不明白（即找重点、难点）分别标出并记下来。
这样既提高了自学能力，又为听课“铺”平了道路，形成期待老师解析的心理定势；这种需求心理定势必将调动起我们的学习热情和高度集中的注意力。
二、听课： 听老师讲课是获取知识的最佳捷径，老师传授的是经过历史验证的真理；是老师长期学习和教学实践的精华。提高课堂效率是尤为重要：
1、做好课前准备：精神上的准备十分重要。保持课内精力旺盛，头脑清醒，是学好知识的前提条件。
2、集中注意力：思想开小差会分心，要专心听讲，排除干扰。
3、认真观察、积极思考：不要做一个被动的信息接受者，要充分调动自己的积极性，紧跟老师讲课的思路，会取得的学习效果好。
4、充分理解、掌握方法。
5、抓住老师讲课的重点：有的同学在听课，往往忽视老师讲课的开头和结尾，同时还要注意老师反复强调的部分。
6、做好课堂笔记：是强化记忆的最佳方法之一。笔记，一份永恒的笔录，可以克服大脑记忆方面的限制。俗语说，好记忆不如烂笔头，因此必须记笔记。同时做笔记充分调动耳、眼、手、心等协同工作可帮助学习。
这个具体就要学深度学习和强化学习的相关知识了，可以拿最简单的DQN举例，DQN就是用神经网络去代替了传统的Q表，从而进行训练。
深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，加州大学伯克利分校教授Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，解决了一些问题。
深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。
加州大学伯克利分校教授，Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题。
最近几年，深度强化学习在各行各业已经有了很成功的应用，但实验的周转时间（turn-around time）仍然是研究和实践中的一个关键瓶颈。
该论文研究如何在现有计算机上优化现有深度RL算法，特别是CPU和GPU的组合。
且作者确认可以调整策略梯度和Q值学习算法以学习使用许多并行模拟器实例。 通过他们进一步发现可以使用比标准尺寸大得多的批量进行训练，而不会对样品复杂性或最终性能产生负面影响。
同时他们利用这些事实来构建一个统一的并行化框架，从而大大加快了两类算法的实验。 所有神经网络计算都使用GPU，加速数据收集和训练。
强化学习的重点在于value function，state还有reward。action不算在内。
神经网络有很好的函数拟合效果，因此最早提出的深度强化学习，是用神经网络来拟合值函数，来解决状态空间或动作空间连续的问题。
现神经网络的一些优质算法，如lstm，attention model，都能应用到强化学习中去。
如果是新手的话，建议先看以下论文：
Li, Yuxi. Deep Reinforcement Learning[C]// ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2018.
Wang Z, Schaul T, Hessel M, et al. Dueling network architectures for deep reinforcement learning[J]. 2015.
首先，要端正学习态度。要知道学习这事儿并不一定发狠就可以学得很好，要注重方法，平静心态。保存平静心态。
然后确立自己的目标，先选择一个你预期的目标，当然要切合实际。
理科的话，要做好题海战术的准备。毕竟，多做题才有助于提高思维能力，这其中有点苦，但是忍下来就OK咯。不要求你尽善尽美，但是功夫要扎实。文科东西，跟着老师来没错。数学每次准时完成老师布置的题也可以了，但是自己一定要认真思考。生物挺好学的，而且挺好玩，相信这可不成问题。物理，这是重头戏，简直没几个人能在他的重磅下幸存。化学也挺好学的，主要是元素周期表，反应公式等等，在我看来属于智力测验题，挺好玩的。英语就不说了，背单词是必须的。
你好好加油吧！
以上就是强化学习框架的全部内容，强化学习中的强化类型有正强化、负强化、惩罚等。1、正强化（Positive Reinforcement）。正强化是指在一个动作或行为之后，给予一个积极的奖励或增加一个愉悦的刺激，以增加该动作或行为的概率。例如。
