1. 蒙特卡洛MC和时序差分TD的区别
蒙特卡洛（回合更新）：一个序列产生之后计算总收益，然后再更新
时序差分（单步更新）：每走一步进行一次更新
强化学习主要采用的是蒙特卡洛的回合更新的方式
2. 具体计算方法
具体代码为
计算输出action时用到类似交叉熵损失的方法，但由于真实的action未知，因此在交叉熵前乘一个权重（奖励分数），分数越高的输出这样的action概率越大，代码为
3.on policy 和 off policy
on policy:一边互动一边学习
off policy:先看别人下棋自己再学
主要采用off policy
由于预先不知道各action的出现概率分布p(x)p(x)p(x)，只能以另一种概率q(x)q(x)q(x)进行采样，因此对期望做一个转化
