【RL】【发展历史和分类】

本文讨论了强化学习在现实世界的应用特点,特别是在面对未知回报函数和非模型化环境时的挑战。文章强调了调整超参数及网络结构对于加速算法收敛的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

发展历史

分类

现实中的很多例子是:不基于模型的且回报函数也是不知道的。但是网上给出的例子基本上都是基于模型的,

当然模型中的回报函数也是给你定义出来了的,或许你要做的就是调节超参数或者网络结构,使得他更加快速的

收敛而已。

 

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