Reinforcement Learning強化學習系列之四：時序差分TD
引言 前面一篇講的是蒙特卡洛的強化學習方法，蒙特卡羅強化學習算法經過考慮採樣軌跡，克服了模型未知給策略估計形成的困難，不過蒙特卡羅方法有一個缺點，就是每次須要採樣完一個軌跡以後才能更新策略。蒙特卡洛方法沒有充分利用學習任務的MDP結構，而時序差分學習方法Temporal Difference（TD）就充分利用了MDP結構，效率比MC要高，這篇文章介紹一下TD算法python Sarsa算法 Sar
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