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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