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《TensorFlow 策略梯度方法：深度强化学习中的关键技术》
在强化学习中，代理（Agent）通过与环境的交互来学习如何最大化累积奖励。强化学习问题通常可以表示为马尔可夫决策过程（MDP）。每个状态下，代理根据策略选择动作，并根据环境反馈获得奖励。值函数（Value Function）：估计在某一状态下，代理能够获得的期望奖励。策略（Policy）：策略是从状态到动作的映射，决定了代理如何选择动作。策略可以是确定性的（如）或随机的（如策略梯度方法直接优化策略函数，目标是通过调整策略，使得累积奖励最大化。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146415602
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