强化学习中的函数逼近是当状态或动作空间太大而无法在表中显式表示时逼近值函数或策略的技术。代替维护所有状态或状态-动作对的值的表，函数逼近使用参数化模型 (诸如神经网络) 来估计值函数或策略。
例如，在深度Q学习中，Q函数由将状态和动作映射到其对应的q值的深度神经网络来近似。这允许代理扩展到更复杂的环境，在这些环境中，表格方法效率低下或不切实际。
函数逼近在高维状态空间 (例如，游戏或图像中的像素数据) 中是必不可少的，允许RL处理超出传统表格方法范围的任务。
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CROSS JOIN和NATURAL JOIN有什么区别？
"CROSS JOIN 和 NATURAL JOIN 都是 SQL 中用于将两个或多个表的数据结合在一起的连接类型，但它们的工作方式不同，目的也不一样。CROSS JOIN 生成两个表的笛卡尔积，这意味着它返回来自两个表的所有行的组合。例如