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RSS订阅原创 强化学习的介绍
在设计和应用强化学习算法时，需要仔细考虑问题的设置、奖励函数、状态表示以及算法参数等因素，以获得良好的性能和稳定性。策略可以是确定性的（如根据某些规则选择动作），也可以是随机的（如根据概率分布选择动作）。6. Q值函数（Q-Value Function）：估计在某个状态和动作对下，智能体在长期累积奖励的期望值。5. 值函数（Value Function）：估计在某个状态或状态-动作对下，智能体在长期累积奖励的期望值。3. 奖励（Reward）：环境根据智能体的动作给予的反馈信号，用于指导智能体学习。
2023-08-07 08:11:41
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空空如也
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