文档摘要

2.3 策略（Policy）与价值函数（Value Function） 2.3 策略（Policy）与价值函数（Value Function） 在强化学习中，智能体的目标是找到一个最优策略，使其在与环境交互的过程中获得最大的累积奖励。策略和价值函数是描述和评估智能体行为的关键概念，它们相互关联，共同指导智能体的学习过程。 2.3.1 策略（Policy） 策略定义了智能体在特定状态下应该采取的行动。它本质上是一个从状态到行动的映射。 会员。《2.3 策略（Policy）与价值函数（Value Function）》收录于灏天文库文集《强化学习入门：探索智能体的决策之路》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号21850。

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