1.强化学习难入门的主要原因

目前强化学习运用非常广泛，如在大语言模型，自动化，游戏等领域都有广泛的应用，但想要入门，却不简单，不少人看了不少视频或博客或书，但如果要总结一下强化学习的核心内容，还是感到一头雾水。这好像是一个普通现象，个人觉得主要是因为：
（1）强化学习涉及很多新知识、新概念。
（2）强化学习涉及面较广
（3）强化学习中数学成分较多

2.如何破解强化学习难入门问题

这里提供个人的一点，供大家参考。

（1）找准着力点（或入口），这里基本算法（可参考Leecode网址）我觉得是一个较好着力点。
（2）从着力点开始，找到新旧知识的联系，从宏观上把握强化学习算法，这里我提供几个图，供大家参考。
（3）把握各算法之间的递进关系
（4）循序渐进，由宏观把握，再进入细节，甚至代码实现，强化学习的多种应用（如在在游戏方法，在GPT方法等到），然后再深入浅出。

3.强化学习几个重要概念的简单解释

（1）马尔科夫链
简单来说：随机过程+马尔科夫性=马尔科夫过程
马尔可夫过程（Markov Process）指具有马尔可夫性质的随机过程，也被称为马尔可夫链（Markov chain），【其中马尔可夫性类似于两两相扣的铁链，虽然是两两相扣，却能构成一个长长的铁链，把历史和现在连接在一起。】
（2）马尔可夫奖励过程
简单来说：马尔科夫过程+奖励=马尔科夫奖励过程
（3）回报
简单来说：回报就是所有奖励的折扣之和
(4)马尔科夫决策过程
简单来说：马尔科夫决策过程=马尔科夫过程+动作（由决策产生）
（5）策略
策略就是选择动作的概率。
（6）状态价值函数
状态价值函数就是策略获得的回报期望。
（7）同步策略与异步策略
我们称采样数据的策略为行为策略（behavior policy），称用这些数据来更新的策略为目标策略（target policy）。在同步策略（on-policy）（又称为在线策略）算法表示行为策略和目标策略是同一个策略，像SARSA、A2C等算法属于使用同步策略的算法。
而异步策略（off-policy）（又称为离线策略）算法表示行为策略和目标策略不是同一个策略。许多异步策略算法使用重放缓冲区来存储经验，并从重放缓冲区中采样数据以训练模型，Q-Learning、DQL等属于异步策略算法.
（8）自举
自举就是用估计进行估计。

4.由基本算法到强化学习算法

5.蒙特卡洛算法、动态规划算法、时序差分算法之间的异同

6.蒙特卡洛算法、动态规划算法、时序差分算法等算法的使用示例

7.由基于价值函数到基于策略的过渡

提供两个强化学习入门较优化的网址：
动手学强化学习
王树森老师讲解强化学习