这是一个关于强化学习相关内容的网站，包含以下几个主要部分：

• About：介绍作者及创建该网站的原因。
• Notation：未提及具体内容。
• Posts：包含一系列关于强化学习问题的问答。
• Revisions：未提及具体内容。

网站内容为作者对各种社交媒体平台和互动中强化学习问题的回应，每个答案都先有一个针对相关背景知识的简洁解释，然后从基本原理推导得出答案。以下是最近发布的问答列表及预览：

• Why is it better to subtract a baseline in REINFORCE?：以软最大化策略为例，说明在 REINFORCE 算法中减去基线的重要性，否则负的 Q 值会降低选择获胜动作的概率，减去基线后则能正确增加动作概率。
• Why does experience replay require off-policy learning and how is it different from on-policy learning?：解释了经验回放需要离策略学习的原因，以及与 on-policy 学习的区别，当使用经验回放缓冲区时，缓冲区中的大多数经验是由不同的早期策略生成的，与当前策略不同时就需要离策略方法。
• What is the "horizon" in reinforcement learning?：在强化学习中，“horizon”指的是代理优化其奖励的未来时间跨度，可以有有限或无限的 horizon 目标。
• Why doesn't Q-learning work with continuous actions?：Q-learning 在离散动作时可以通过枚举 Q 值来选择动作，但在连续动作时由于有无限多个动作需要评估而无法工作。
• Why is the DDPG gradient the product of the Q-function gradient and policy gradient?：解释了 DDPG 梯度是 Q 函数梯度和策略梯度的乘积的原因，这是通过应用多变量链规则推导得出的。
• If Q-learning is off-policy, why doesn't it require importance sampling?：说明 Q-learning 是离策略学习但不需要重要性采样的原因，在 Q-learning 中，只使用样本告知动作对环境的影响，而不是估计策略动作选择的好坏。
• What is the difference between V(s) and Q(s,a)?：指出状态值函数 V(s)表示代理正常行动时的预期表现，Q(s, a)是一个反事实函数，表示代理先采取其他可能行动然后再正常行动时的预期表现。
• Why does the policy gradient include a log probability term?：实际上策略梯度并不一定包含对数概率项，常见的 REINFORCE 估计的策略梯度在文献中解释不佳，其实质是通过多变量链规则推导得出的。