在强化学习中,什么是行动?

在强化学习中,什么是行动?

强化学习 (RL) 中的价值函数估计代理可以期望从给定状态开始实现的长期回报或累积奖励,遵循一定的策略。价值函数基于预期代理在未来获得的奖励来评估代理处于特定状态有多好。

价值函数至关重要,因为它可以帮助智能体预测哪些状态更有利,甚至在采取行动之前。有两种主要类型的值函数: 状态值函数 (V) 和动作值函数 (Q)。状态-值函数估计来自状态的预期累积奖励,而动作-值函数估计来自状态-动作对的预期累积奖励。

value函数指导代理选择导致高价值状态的操作。例如,在游戏中,价值函数可能会将较高的值分配给更接近获胜的状态,而将较低的值分配给代理有失败危险的状态。

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
Tesseract和TensorFlow之间有什么区别?
学习率是深度学习模型 (如神经网络) 训练过程中的关键超参数。它确定更新模型权重时在优化过程中执行的步骤的大小。其核心是,学习率控制每次更新模型权重时,根据估计的误差来改变模型的程度。 高学习率会导致模型过快收敛到次优解。发生这种情况是因
Read Now
为什么异常检测重要?
异常检测很重要,因为它有助于识别数据中异常的模式或行为,这些模式或行为可能指示存在问题或机会。对于开发人员和技术专业人员来说,识别这些异常可以促使系统中早期问题的检测,提高安全措施,增强决策过程。例如,如果一个服务器突然接收到流量激增,异常
Read Now
人脸识别解决方案是什么?
向量库是提供用于管理和搜索高维向量的功能的软件工具或框架。这些库通常用于需要相似性搜索的应用中,例如推荐系统,图像检索和自然语言处理。 向量库支持向量存储、索引和查询等操作。它支持距离度量,如余弦相似性或欧几里得距离,以测量向量彼此之间的
Read Now

AI Assistant