"这篇文档是关于强化学习(RL)的教程，主要讲解了现时策略时序差分控制，特别是Sarsa算法及其扩展Sarsa(λ)，并结合Keras训练曲线和混淆矩阵对CNN层输出进行可视化。文档内容包括马尔科夫决策过程、动态规划、蒙特卡罗学习和不基于模型的控制方法，同时提供了编程实践案例，如求解小型方格世界最优策略、评估21点游戏玩家策略等。"
强化学习是一种机器学习的方法，它通过与环境的交互来学习最优策略。在这个过程中，代理通过尝试不同的行为并根据环境的反馈来调整其策略，目标是最大化长期累积奖励。
马尔科夫决策过程（MDP）是描述强化学习问题的标准框架。MDP包括状态、动作、转移概率、奖励函数和折扣因子，其中每个状态都是由先前动作和环境响应决定的，且当前状态只依赖于最近的状态，符合马尔科夫性质。
动态规划（DP）是解决MDP的一种方法，它分为策略评估和策略迭代。策略评估用于确定给定策略的价值，而策略迭代则是在评估基础上改进策略。价值迭代则是寻找最优策略的另一种方法，它直接计算每个状态的价值函数。
时序差分（TD）学习是强化学习中的一个重要分支，它不同于蒙特卡罗学习，因为它不需要等到整个序列结束再更新价值函数。Sarsa算法是TD学习的一种形式，它按照SARSA（State, Action, Reward, Next State, Action）的顺序更新状态-动作值函数，以在线方式优化策略。Sarsa(λ)是Sarsa的扩展，引入了eligibility traces，允许算法考虑更长远的影响，从而提高了学习效率和稳定性。
在不基于模型的控制中，Sarsa算法被用来更新行为策略。在实际应用中，比如在Keras中，可以通过训练曲线和混淆矩阵来监控CNN层的输出，以理解和改进模型的性能。
此外，文档还涵盖了Q学习，它是另一种重要的强化学习算法，尤其在离散动作空间的情况下非常有效。Q学习的目标是学习一个Q表，其中包含了每个状态和动作对的价值。
最后，文档提到了价值函数的近似表示，这在处理高维度或连续状态空间时是必要的，通常通过神经网络来实现。近似方法允许我们处理更复杂的问题，但同时也引入了新的挑战，例如目标函数的选择和参数更新的策略。
这篇教程深入浅出地介绍了强化学习的基本概念、算法和实际应用，对于想要学习和理解强化学习的读者来说是一份宝贵的资源。
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