Was ist der Unterschied zwischen dem Erlernen einer Wertfunktion und einer Politik zur Stärkung des Lernens?
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Im Bereich des Regressionslernens (RL) sind eine Wertfunktion und eine Politik zwei Schlüsselbegriffe, die verwendet werden, um das Verhalten eines Agenten in einer Umgebung zu modellieren. Eine Wertfunktion ist ein Mapping von Zuständen (oder Zustand-Action-Paare) zu einem skalaren Wert, der die erwartete Rendite oder langfristige Belohnung darstellt, die ein Agent durch eine bestimmte Politik erwarten kann. Die Wertfunktion liefert ein Maß dafür, wie "gut" ein Zustand oder Zustand-Action-Paar ist, und es wird verwendet, um das Verhalten des Agenten zu lenken, indem es ihm hilft, Maßnahmen zu wählen, die zu Staaten mit hoher erwarteter Rendite führen. Es gibt zwei Haupttypen von Wertfunktionen: Zustand-Wert-Funktionen und Aktion-Wert-Funktionen. State-Value-Funktionen repräsentieren die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand, während Aktion-Wert-Funktionen die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand und eine spezifische Aktion darstellen. Eine Politik, auf der anderen Seite, ist ein Mapping von Staaten zu Maßnahmen, die die Maßnahmen definieren, die ein Agent in jedem Zustand nehmen sollte.
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Vielen Dank für die ausführliche Erklärung. Ich habe gerade angefangen, über das Wiederaufforstungslernen während meines Studiums zu lernen und bin immer noch darum bemüht, Sinn für Ihre Erklärung zu machen. Können Sie den Unterschied noch einmal erklären, aber dieses Mal die Sprache vereinfachen und vielleicht ein Beispiel geben?
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Bei der Verstärkung des Lernens sind eine Wertfunktion und eine Politik zwei unterschiedliche Ansätze zur Bestimmung des optimalen Verhaltens eines Agenten in einer Umgebung. Eine Wertfunktion ist ein Maß für die erwartete Belohnung, die ein Agent erhalten kann, indem er in einem bestimmten Zustand ist oder eine bestimmte Aktion. Der Agent verwendet die Wertfunktion, um die erwartete Belohnung jeder Aktion zu bewerten, die er ergreifen könnte, und wählen Sie die Aktion, die zur höchsten Belohnung führt. Eine Politik, auf der anderen Seite, ist ein Mapping von Staaten zu Aktionen. Die Politik legt direkt die Aktion fest, die ein Agent in jedem Staat ergreifen sollte, ohne die erwartete Belohnung jeder Aktion zu bewerten. Eine Politik kann deterministisch sein, d.h. sie zeigt immer jeden Staat zu einer einzigen Aktion oder stochastisch, d.h. sie kartiert jeden Staat zu einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über Aktionen. Zusammenfassend ist die Wertfunktion ein Werkzeug, das verwendet wird, um die erwartete Belohnung einer bestimmten Aktion in einem bestimmten Zustand zu bewerten, während eine Politik eine direkte Kartierung von Staaten zu Aktionen ist, die ein Agent ergreifen sollte, um seine Belohnung zu maximieren.
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