fix: 4.迁移学习和强化学习在无人驾驶中的应用

智能无人系统/4.迁移学习和强化学习在无人驾驶中的应用.md

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 ## 强化学习原理及过程
 
-- 个体，Agent，学习器角色，也称为智能体
-- 环境，Environment，Agent 之外一切组成的、与之交互的事物
-- 动作，Action，Agent 的行为
-- 状态，State，Agent 从环境获取的信息
-- 奖励，Reward，环境对于动作的反馈
+- 个体 (Agent)，学习器角色，也称为智能体
+- 环境 (Environment)，Agent 之外一切组成的、与之交互的事物
+- 动作 (Action)，Agent 的行为
+- 状态 (State)，Agent 从环境获取的信息
+- 奖励 (Reward)，环境对于动作的反馈
 
 ![强化学习原理及过程](./image/强化学习原理及过程.png)
 
-智能体首先从环境中获取一个状态 $O_t$，然后根据 $O_t$ 调整自身的策略做出行为 $A_t$ 并反馈给环境，环境根据智能体的动作给予智能体一个奖励 R，智能体和环境之间通过不断地交互学习，得到一个 { $O_t,A_t,R$ } 的交互历史序列
+智能体首先从环境中获取一个状态 $O_t$，然后根据 $O_t$ 调整自身的策略做出行为 $A_t$ 并反馈给环境，环境根据智能体的动作给予智能体一个奖励 R，智能体和环境之间通过不断地交互学习，得到一个  $\set{O_t,A_t,R}$  的交互历史序列
 
 ### 马尔可夫决策过程
 
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 用状态 - 行为值函数衡量当前行为的好坏，其数学表达式为
 
 $$
-q_{\pi}(s, a) = E_{\pi}[\sum_{k=0}^{\infty} \gamma^{k} R_{t+k+1} | S_t = s, A_t = a]
+q_{\pi}(s, a) = E_{\pi}\left[\sum_{k=0}^{\infty} \gamma^{k} R_{t+k+1} | S_t = s, A_t = a\right]
 $$
 
 在一般情况下，状态 - 值函数和状态 - 行为值函数之间的关系表示为