价值函数

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大模型强化学习中的价值函数如何定义与优化？

引言强化学习〔Reinforcement Learning, RL〕是一种让智能体通过与环境交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励方法，在强化学习中，价值函数〔Value Function〕是一个核心概念，它用于评估在给定状态或行动下大概获得长期回报，本文将祥明探讨大模型强化学习中价值函数如何定义

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引言在强化学习领域，时间差分〔Temporal Difference, TD〕学习是一种重点方法，它结合动态规划、蒙特卡洛方法优点，能够在不完全晓得环境模型情况下实行学习，TD学习核心思想是利用当下状态估计值来更新将来状态估计值，而不是等到整个序列结束再实行更新，这种在线学习方法使得TD算法能够更

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引言在强化学习中，价值函数〔Value Function〕是一个根本概念，它协助咱们评估某个状态好坏，进而指导智能体采取最优行动，在大模型强化学习中，价值函数定义与改良非常重点，本文将从以下几个方面展开讨论：价值函数基本概念、定义方法、贝尔曼方程、改良方法以及实际应用中挑战与搞定方案。