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 ## 1 Keywords
 
-- **P函数和R函数：**P函数就是状态转移的概率，其就是反应的环境的随机性，R函数就是Reward function。但是我们通常处于一个未知的环境（即P函数和R函数是未知的）。
--  **Q表格型表示方法：** 表示形式是一种表格形式，其中横坐标为action（agent）的行为，纵坐标是环境的state，其对应着每一个时刻agent和环境的情况，并通过对应的reward反馈去做选择。一般情况下，Q表格是一个已经训练好的表格，不过，我们也可以每进行一步，就更新一下Q表格，然后用下一个状态的Q值来更新这个状态的Q值（即时序差分方法）。
+- **P函数和R函数：** P函数反应的是状态转移的概率，即反应的环境的随机性，R函数就是Reward function。但是我们通常处于一个未知的环境（即P函数和R函数是未知的）。
+- **Q表格型表示方法：** 表示形式是一种表格形式，其中横坐标为 action（agent）的行为，纵坐标是环境的state，其对应着每一个时刻agent和环境的情况，并通过对应的reward反馈去做选择。一般情况下，Q表格是一个已经训练好的表格，不过，我们也可以每进行一步，就更新一下Q表格，然后用下一个状态的Q值来更新这个状态的Q值（即时序差分方法）。
 - **时序差分（Temporal Difference）：** 一种Q函数（Q值）的更新方式，也就是可以拿下一步的 Q 值 $Q(S_{t+_1},A_{t+1})$ 来更新我这一步的 Q 值 $Q(S_t,A_t)$ 。完整的计算公式如下：$Q(S_t,A_t) \larr Q(S_t,A_t) + \alpha [R_{t+1}+\gamma Q(S_{t+1},A_{t+1})-Q(S_t,A_t)]$
 
-- **SARSA算法：** 一种更新前一时刻状态的单步更新的强化学习算法，也是一种on-policy策略。该算法由于每次更新值函数需要知道前一步的状态(state)，前一步的动作(action)、奖励(reward)、当前状态(state)、将要执行的动作(action)，即 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 这几个值，所以被称为SARSA算法。agent没进行一次循环，都会用 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 对于前一步的Q值（函数）进行一次更新。
+- **SARSA算法：** 一种更新前一时刻状态的单步更新的强化学习算法，也是一种on-policy策略。该算法由于每次更新值函数需要知道前一步的状态(state)，前一步的动作(action)、奖励(reward)、当前状态(state)、将要执行的动作(action)，即 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 这几个值，所以被称为SARSA算法。agent每进行一次循环，都会用 $(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$ 对于前一步的Q值（函数）进行一次更新。
 
 ## 2 Questions
 
-- 构成强化学习MDP的四元组？
+- 构成强化学习MDP的四元组有哪些变量？
 
   答：状态、动作、状态转移概率和奖励，分别对应（S，A，P，R），后面有可能会加上个衰减因子构成五元组。
 
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 - 基于SARSA算法的agent的学习过程。
 
-  答：我们现在有环境，有agent。每交互一次以后，我们的agent会向环境输出action，接着环境会反馈给agent当前时刻的state和reward。那么agent此时会实现两个方法：1. 使用已经训练好的Q表格，对应环境反馈的state和reward选取对应的action并输出。2.我们已经拥有了$(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$  这几个值，并世界使用 $A_{t+1}$ 去更新我们的Q表格。
+  答：我们现在有环境，有agent。每交互一次以后，我们的agent会向环境输出action，接着环境会反馈给agent当前时刻的state和reward。那么agent此时会实现两个方法：
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+  1. 使用已经训练好的Q表格，对应环境反馈的state和reward选取对应的action进行输出。
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+  2.我们已经拥有了$(S_{t}, A_{t}, R_{t+1}, S_{t+1}, A_{t+1})$  这几个值，并直接使用 $A_{t+1}$ 去更新我们的Q表格。
 
 - Q-learning和Sarsa的区别？
 
-  答：Sarsa算法是Q-learning算法的改进。
+  答：Sarsa算法是Q-learning算法的改进。（这句话出自「神经网络与深度学习」的第 342 页）（可参考SARSA「on-line q-learning using connectionist systems」的 abstract 部分）
 
   1. 首先，Q-learning 是 off-policy 的时序差分学习方法，Sarsa 是 on-policy 的时序差分学习方法。
 
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      - Sarsa的公式： $R_{t+1}+\gamma Q(S_{t+1}, A_{t+1})$ ；
      - Q-learning的公式：$R_{t+1}+\gamma  \underset{a}{\max} Q\left(S_{t+1}, a\right)$
 
-     Sarsa 实际上都是用自己的策略产生了 S,A,R,S',A' 这一条轨迹。然后拿着 $Q(S_{t+1},A_{t+1})$ 去更新原本的 Q 值 $Q(S_t,A_t)$。 但是 Q-learning 并不需要知道，我实际上选择哪一个 action ，它默认下一个动作就是 Q 最大的那个动作。
+     Sarsa 实际上都是用自己的策略产生了 S,A,R,S',A' 这一条轨迹。然后拿着 $Q(S_{t+1},A_{t+1})$ 去更新原本的 Q 值 $Q(S_t,A_t)$。 但是 Q-learning 并不需要知道，我实际上选择哪一个 action ，它默认下一个动作就是 Q 最大的那个动作。所以基于此，Sarsa的action通常会更加“保守”、“胆小”，而对应的Q-Learning的action会更加“莽撞”、“激进”。
 
 - On-policy和 off-policy 的区别？