为什么我们需要与均匀分布进行比较来选择动作，而策略函数在Deep RL中做到了这一点

在强化学习中，我们需要选择一个动作来使智能体在特定环境中达到最优的目标。为了选择最佳动作，我们需要评估每个动作的价值或潜在回报。一种常用的方法是使用价值函数来估计每个动作的价值。

在深度强化学习（Deep RL）中，策略函数起到了关键作用。策略函数是一个将状态映射到动作的函数，它决定了智能体在给定状态下应该采取哪个动作。在Deep RL中，我们希望策略函数能够选择最佳动作，以最大化智能体的回报。

为了实现这一点，我们需要将策略函数与动作的价值联系起来。一种常用的方法是使用动作值函数（Action-Value Function），它估计在给定状态下采取某个动作的价值。通过比较不同动作的价值，我们可以选择具有最高价值的动作。

在选择动作时，与均匀分布进行比较可以帮助我们确定最佳动作。均匀分布是指每个动作被选择的概率相等。通过将动作的价值与均匀分布进行比较，我们可以确定哪些动作具有更高的价值，从而选择最佳动作。

策略函数在Deep RL中实现了与均匀分布进行比较的功能。通过学习和优化策略函数，我们可以使其能够选择具有最高价值的动作，从而提高智能体的性能。

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