强化学习：从AlphaGo到AlphaGo Zero

本文深入浅出地讲解了强化学习（RL）的基本概念和经典算法。从AlphaGo战胜人类围棋冠军的故事切入，引出RL的核心思想：智能体通过与环境交互，学习策略以最大化累积奖励。文章详细解释了MDP、Bellman方程、动态规划、蒙特卡洛方法、TD学习（SARSA、Q学习、DQN）、策略梯度方法（REINFORCE、Actor-Critic、A3C）和进化策略等核心内容，并以AlphaGo Zero为例，阐述了RL在实际应用中的成功案例。