文章插图
【强化学习中agent与actor的区别】Agent无处理逻辑,只收lambda,用lambda加工自己的状态 。Actor有逻辑,收消息 , 消息可以是数据也可以lambda , Actor处理消息 。关键区别是:Actor有个主动过滤消息的过程;而agent没有,是被动的 , 不论什么lambda都要执行 。强化学习 , 又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一 , 用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程 。
- 中卫鼓楼底下有什么
- 集中营狩猎82版为什么不能看
- 徐州新城区机关加油站是中石化吗
- 无锡新吴区哪边有卖中国结的
- 中国十尾天狐是什么
- 集中开竣工什么意思
- 饥荒联机版强化农场在哪一栏
- 陕西中考篮球用几号球
- 日本的一米七相当于中国的多少米
- 韩枫口中的火老头是谁