在强化学习中，政策上和政策外方法在如何处理用于学习和决策的策略上有所不同。
On-policy方法了解代理当前遵循的策略的值。在这些方法中，代理使用由其正在探索的策略生成的数据来更新其策略。这方面的一个例子是SARSA，其中代理的当前策略直接影响其学习。
另一方面，非策略方法独立于代理的当前行为来学习最优策略的值。这允许代理从不同策略生成的数据中学习，从而使其能够探索各种策略。Q-learning是策略外学习的一个示例，其中代理从过去的经验或另一种策略中学习，同时仍以最佳策略为目标。
如何防止强化学习模型过拟合？
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深度神经网络在强化学习中扮演着什么角色？
强化学习中的奖励塑造涉及修改奖励函数，以在学习过程中向代理提供更有用的反馈。目标是通过提供中间奖励或更结构化的反馈来更有效地引导代理实现所需的行为。
在传统的RL中，代理仅根据其行动的最终结果 (例如赢得比赛或达到目标) 获得奖励。然而，