Deep Reinforcement Learning 强化学习详解
概念定义强化学习（Reinforcement Learning，RL），是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法. 强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）. 和深度学习类似，强化学习中的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作并不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的最终监督信息（奖励）得到，并且有一定的延时性.例子：多臂老虎机（Multi-Armed Bandit Problem） 悬崖行走两个对象：
