强化学习中的代理是什么?

强化学习中的代理是什么?

强化学习 (RL) 中的确定性策略是代理在给定状态下始终采取相同操作的策略。不涉及随机性,并且所选择的动作基于当前状态是固定的。例如,确定性策略可能会指示代理始终在特定状态下前进,而与上下文无关。

另一方面,随机策略在决策过程中引入了随机性。在这种情况下,代理并不总是在给定状态下采取相同的动作; 相反,它根据概率分布选择动作。例如,在给定状态下,随机策略可能具有70% 的前进机会和30% 的左转机会。

确定性和随机性政策之间的选择取决于要解决的问题。在探索很重要或环境中存在不确定性的环境中,随机策略通常很有用,而确定性策略对于需要一致性和可预测性的环境可能更好。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
自然语言处理 (NLP) 的主要应用是什么?
NLP使聊天机器人能够以对话和上下文相关的方式处理和响应用户输入。它支持意图识别、实体提取和对话管理等任务,允许聊天机器人了解用户想要什么并生成适当的响应。例如,在客户支持聊天机器人中,NLP可以解释诸如 “我的订单在哪里?” 之类的查询,
Read Now
数据增强为什么重要?
数据增强很重要,因为它提升了可用于机器学习模型的训练数据的数量和多样性。在开发模型时,特别是在图像和语音识别等任务中,性能在很大程度上依赖于训练期间使用的数据的数量和多样性。通过旋转、缩放、裁剪或向图像添加噪声等方法人工扩展数据集,开发者可
Read Now
嵌入文档和引用文档之间有什么区别?
嵌入文档和引用文档之间的主要区别在于数据库中如何管理数据关系,特别是在像MongoDB这样的文档导向数据库中。嵌入文档是存储在另一个文档内部的文档,有效地在单一文档结构内建立了“父子”关系。在这种情况下,当你查询父文档时,可以立即访问其子文
Read Now