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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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