fix some typos

docs/chapter4/chapter4.md

@@ -35,9 +35,11 @@
 假设你现在可以做的行为有 3 个，output layer 就是有 3 个 neurons。每个 neuron 对应到一个可以采取的行为。Input 一个东西后，network 就会给每一个可以采取的行为一个分数。接下来，你把这个分数当作是概率。 actor 就是看这个概率的分布，根据这个机率的分布，决定它要采取的行为。比如说 70% 会走 left，20% 走 right，10% 开火等等。概率分布不同，actor 采取的行为就会不一样。
 
 ![](img/4.3.png)
-接下来用一个例子来说明 actor 是怎么样跟环境互动的。 首先 actor 会看到一个游戏画面，我们用 $s_1$ 来表示这个游戏画面，它代表游戏初始的画面。接下来 actor 看到这个游戏的初始画面以后，根据它内部的 network，根据它内部的 policy 来决定一个 action。假设它现在决定的 action 是向右，它决定完 action 以后，它就会得到一个 reward ，代表它采取这个 action 以后得到的分数。
+**接下来用一个例子来说明 actor 是怎么样跟环境互动的。**
 
-我们把一开始的初始画面记作 $s_1$， 把第一次执行的动作记作 $a_1$，把第一次执行动作完以后得到的 reward 记作 $r_1$。不同的书会有不同的定义，有人会觉得说这边应该要叫做 $r_2$，这个都可以，你自己看得懂就好。Actor 决定一个的行为以后， 就会看到一个新的游戏画面，这边是 $s_2$。然后把这个 $s_2$ 输入给 actor，这个 actor 决定要开火，然后它可能杀了一只怪，就得到五分。这个 process 就反复地持续下去，直到今天走到某一个 timestamp 执行某一个 action，得到 reward 之后， 这个 environment 决定这个游戏结束了。比如说，如果在这个游戏里面，你是控制绿色的船去杀怪，如果你被杀死的话，游戏就结束，或是你把所有的怪都清空，游戏就结束了。
+首先 actor 会看到一个游戏画面，我们用 $s_1$ 来表示游戏初始的画面。接下来 actor 看到这个游戏的初始画面以后，根据它内部的 network，根据它内部的 policy 来决定一个 action。假设它现在决定的 action 是向右，它决定完 action 以后，它就会得到一个 reward ，代表它采取这个 action 以后得到的分数。
+
+我们把一开始的初始画面记作 $s_1$， 把第一次执行的动作记作 $a_1$，把第一次执行动作完以后得到的 reward 记作 $r_1$。不同的书会有不同的定义，有人会觉得说这边应该要叫做 $r_2$，这个都可以，你自己看得懂就好。Actor 决定一个行为以后， 就会看到一个新的游戏画面，这边是 $s_2$。然后把这个 $s_2$ 输入给 actor，这个 actor 决定要开火，然后它可能杀了一只怪，就得到五分。这个 process 就反复地持续下去，直到今天走到某一个 timestamp 执行某一个 action，得到 reward 之后， 这个 environment 决定这个游戏结束了。比如说，如果在这个游戏里面，你是控制绿色的船去杀怪，如果你被杀死的话，游戏就结束，或是你把所有的怪都清空，游戏就结束了。
 
 ![](img/4.4.png)
 一场游戏叫做一个 `episode(回合)` 或者 `trial(试验)`。把这个游戏里面，所有得到的 reward 都总合起来，就是 `total reward`，我们称其为`return(回报)`，用 R 来表示它。Actor 要想办法去 maximize 它可以得到的 reward。
@@ -143,7 +145,9 @@ Update 完你的 model 以后。你要重新去收集 data，再 update model。
 
 ![](img/4.9.png)
 
-接下来讲一些实现细节。实现方法是这个样子，把它想成一个分类的问题，在 classification 里面就是 input 一个 image，然后 output 决定说是 10 个 class 里面的哪一个。在做 classification 时，我们要收集一堆 training data，要有 input 跟 output 的 pair。
+**接下来讲一些实现细节。**
+
+我们可以把它想成一个分类的问题，在 classification 里面就是 input 一个 image，然后 output 决定说是 10 个 class 里面的哪一个。在做 classification 时，我们要收集一堆 training data，要有 input 跟 output 的 pair。
 
 在实现的时候，你就把 state 当作是 classifier 的 input。 你就当在做 image classification 的 problem，只是现在的 class 不是说 image 里面有什么 objects。 现在的 class 是说，看到这张 image 我们要采取什么样的行为，每一个行为就是一个 class。比如说第一个 class 叫做向左，第二个 class 叫做向右，第三个 class 叫做开火。
 
@@ -243,7 +247,7 @@ Advantage function 的意义就是，假设我们在某一个 state $s_t$ 执行
 
 相比蒙特卡洛还是一个 episode 更新一次这样子的方式，时序差分就是每个 step 都更新一下。每走一步，我就更新下，这样的更新频率会更高一点。它拿的是 Q-function 来去近似地表示我的未来总收益 $G_t$。
 
-举个例子来解释时序差分强化学习和蒙特卡洛强化学习的区别，
+**举个例子来解释时序差分强化学习和蒙特卡洛强化学习的区别，**
 
 * 时序差分强化学习是指在不清楚马尔可夫状态转移概率的情况下，以采样的方式得到不完整的状态序列，估计某状态在该状态序列完整后可能得到的收益，并通过不断地采样持续更新价值。
 * 蒙特卡洛强化学习则需要经历完整的状态序列后，再来更新状态的真实价值。