估计价值的方法MC与TD
MC（Monte-Carlo）的方法，在Sutton的书中有比较权威并详细的说明。地址：https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/index.html
下图是首次访问型的MC方法，估计状态的价值V。在初始化后，先根据策略获取一个完整的序列，然后从底向上，逆向计算得到状态的价值。
当前的状态价值，是与当前和可能产生的以后的完整序列价值有关的，所以有逆向计算的过程。与当前状态距离越远的地方越不容易到达，所以添加折扣因子，将其价值的累加进行折扣。多次进行，求得平均。
估计其他如策略估计，也是类似的过程。每次访问型MC方法，没有Unless部分。Unless部分的意思是，在本次生成的该序列中，每个状态都应该只出现一次。
时序差分的方法TD（Temporal-difference），仍然以Sutton的说明，清楚一点。
初始化后，在每一步，都进行叠加，其中公式里的中括号部分，表示了TD误差，优化的目标，就是使得V(s)最终等于R+yV(s')。
TD和MC的关系是，TD是MC的一种特殊的修改。
在每次访问型的MC中，其优化目标为G。G是马尔科夫链中，状态s下，所有后续状态的真实回报r的折扣累加和。
在TD算法中，该G变为了马尔科夫链中，状态s下，r与后续一步的价值折扣累加和。该算法认为是TD(0)。当考虑后续的lambda步时，认为有TD(lanbda)，作为优化目标。
相对于MC算法，TD算法对未来的数据上，产生更小的误差。MC算法是根据定义得到的，更准确。（Sutton125页）。
如下图中，多次执行后，0为MC计算得到的状态a的价值，3/4为TD计算得到的价值。
因为MC算法考虑的是本次序列中的效果（状态b的真实影响），即G的值，所以多次执行以后，平均得到状态a的价值的来源是，第一行的序列的真实回报。
而TD算法考虑的是价值，在第一行的序列中，状态a的价值计算，考虑了所有序列中的状态b的效果，即状态b的价值。而不是真实回报。
不介绍的V与Q
我认为V与Q是两种不同的度量方式，前者代表的是状态的价值。后者是，该状态下选择行为，a的价值。
先产生了V状态价值，根据状态价值，得到关于a的价值，用以选择行为a，不是直接相等的关系。
所以，这部分不说明。
常见的DQN改进算法
Double DQN，未考证，但是大致是，使用Q'，更新Q，在一段时间后，Q'=Q。降低过估计。
Dueling DQN，未考证，大致是，将Q拆分为V和A。
在实际使用中，让A的总和为0，当更新V后，则Q表中的所有值，都发生变化。
Prioritized Replay DQN，优先使用TD-error大的记忆片段。
而 Multi-step，Noisy Net，Distribution Q，不再说了，也不清楚。
最终将多种算法结合，得到Rainbow算法。
Double DQN的作用是降低过估计，而其他算法中有降低过估计的作用了（具体仍待查看，）
