In reinforcement learning, a value function provides an estimate of the expected long-term reward of a policy in a given state or state-action pair. In contrast, a policy directly maps states or state-action pairs to actions to be taken by an agent. 

A value function can be used to derive a policy by selecting actions that maximize the expected long-term reward at each state in the policy. On the other hand, a policy may also be learned directly without first computing a value function. This is known as policy optimization.

In general, using a value function to guide policy selection is a popular and effective approach for many reinforcement learning problems. However, for high-dimensional or continuous state-action spaces, policy optimization may be more computationally efficient and scalable. 

Ultimately, the choice between using a value-function-based or policy optimization approach will depend on the specifics of the reinforcement learning problem and the computational resources available.
ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ฟังก์ชันคุณค่าจะให้การประมาณผลตอบแทนระยะยาวที่คาดหวังของนโยบายในคู่สถานะหรือการกระทำของรัฐที่กำหนด ในทางตรงกันข้าม นโยบายจะจับคู่สถานะหรือการดำเนินการของรัฐกับการดำเนินการที่ตัวแทนดำเนินการโดยตรง ฟังก์ชันค่าสามารถใช้เพื่อรับนโยบายโดยการเลือกการดำเนินการที่ให้ผลตอบแทนระยะยาวที่คาดหวังสูงสุดในแต่ละรัฐในนโยบาย ในทางกลับกัน นโยบายยังสามารถเรียนรู้ได้โดยตรงโดยไม่ต้องคำนวณฟังก์ชันค่าก่อน สิ่งนี้เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบาย โดยทั่วไป การใช้ฟังก์ชันค่าเพื่อเป็นแนวทางในการเลือกนโยบายเป็นแนวทางที่ได้รับความนิยมและมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหลายประการ อย่างไรก็ตาม สำหรับพื้นที่การดำเนินการในมิติสูงหรือต่อเนื่อง การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายอาจมีประสิทธิภาพในการคำนวณและปรับขนาดได้มากกว่า ท้ายที่สุดแล้ว ทางเลือกระหว่างการใช้แนวทางตามฟังก์ชันตามมูลค่าหรือนโยบายการปรับให้เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence