确定性策略和随机策略之间有什么区别?

确定性策略和随机策略之间有什么区别?

强化学习 (RL) 中的情节任务是将智能体与环境的交互分为离散情节的任务。每个情节都以初始状态开始,并在达到最终状态时结束,例如座席完成目标或失败任务。代理在整个剧集中获得奖励,其目标是最大化所有剧集的总奖励。

情节任务的示例是玩游戏,其中每个比赛或回合是一集。代理人的目标是学习策略,这将导致每个情节中累积得分最高。在每集结束时,代理都从一个新的初始状态开始,并尝试根据以前的经验进行改进。

情景任务在RL中很有用,因为它们为学习提供了清晰的结构,每个情节都提供了独立的学习体验。代理可以在每个情节结束时评估其性能,并为下一情节完善其策略。

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