In reinforcement learning, a value function and a policy are two different ways to represent the optimal behavior of an agent in an environment.

A value function is a mapping from states or state-action pairs to expected long-term reward. It estimates the expected future reward starting from a given state or after taking a given action in a state. The value function can be used to determine the optimal policy by selecting the action that leads to the highest expected value.

A policy is a mapping from states to actions, representing the action to be taken in a given state. A policy defines the behavior of the agent and can be deterministic or stochastic. The goal of reinforcement learning is to find the optimal policy that maximizes the expected cumulative reward over time.

In summary, the value function estimates the expected reward of being in a state or taking an action, while the policy defines the action to be taken in a given state.
ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ฟังก์ชันค่าและนโยบายเป็นสองวิธีที่แตกต่างกันในการนำเสนอพฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุดของตัวแทนในสภาพแวดล้อม ฟังก์ชันค่าคือการแมปจากรัฐหรือคู่การกระทำของรัฐไปจนถึงรางวัลระยะยาวที่คาดหวัง โดยจะประมาณการรางวัลในอนาคตที่คาดหวังโดยเริ่มจากรัฐหนึ่งๆ หรือหลังจากดำเนินการใดๆ ในรัฐหนึ่งๆ สามารถใช้ฟังก์ชันค่าเพื่อกำหนดนโยบายที่เหมาะสมที่สุดโดยการเลือกการดำเนินการที่นำไปสู่ค่าที่คาดหวังสูงสุด นโยบายคือการแมปจากรัฐสู่การดำเนินการ ซึ่งแสดงถึงการดำเนินการที่จะดำเนินการในสถานะที่กำหนด นโยบายกำหนดพฤติกรรมของตัวแทนและสามารถกำหนดหรือสุ่มได้ เป้าหมายของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือการค้นหานโยบายที่เหมาะสมที่สุดที่จะเพิ่มผลตอบแทนสะสมที่คาดหวังสูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป โดยสรุป ฟังก์ชันค่าประมาณรางวัลที่คาดหวังจากการอยู่ในสถานะหรือการดำเนินการ ในขณะที่นโยบายกำหนดการดำเนินการที่จะดำเนินการในสถานะที่กำหนด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence