强化学习领域真的是变相的随机逼近理论吗？RL 只是随机逼近理论的一个不太严格的版本吗？

不，但强化学习 (RL) 是基于随机逼近理论 (SAT)，这两个领域重叠。

在 RL 中，您通常假设可以将潜在问题建模为马尔可夫决策过程 (MDP)，目标是找到解决此 MDP 的策略（或价值函数）。要找到此策略，您可以使用随机逼近算法，例如 Q-learning，但 RL 不仅仅是 SAT，通常情况下，不一定有 MDP 的概念。

SAT是对迭代算法的研究，通过从函数中采样来找到函数的极值，以及这些迭代算法在什么条件下收敛。SAT 不仅应用于强化学习，还应用于许多其他领域，例如深度学习。P. Toulis 等人的论文基于随机近似的可扩展估计策略：经典结果和新见解(2015)。提供 SAT 的概述以及与其他领域（包括 RL）的联系。

总而言之，RL 基于 SAT，但 RL 不仅仅是随机逼近算法，因此它们是不同的领域。如果你想研究某些 RL 算法的收敛特性，你可能需要学习 SAT。事实上，例如，表格 Q 学习的典型收敛证明假设了 Robbins-Monro 条件。但是，您甚至可以在不知道 RL 是基于 SAT 的情况下进行大量 RL。同样，你可以在不关心 RL 的情况下做很多 SAT。