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一、時間差分（TD）方法

優(yōu)勢：非完整情節(jié)學(xué)習(xí)： TD不需要完整的情節(jié)，可以在線學(xué)習(xí)，適用于持續(xù)性任務(wù)。偏差-方差平衡： TD通過引入引導(dǎo)估計，平衡了偏差和方差，通常更穩(wěn)定。效率： TD通常較MC更高效，因?yàn)樗褂玫臄?shù)據(jù)更少。劣勢：可能的偏差： TD可能產(chǎn)生偏差，因?yàn)樗腔趯ξ磥砘貓蟮墓烙嫛?p style="text-indent: 2em;">二、蒙特卡洛（MC）方法

優(yōu)勢：無偏估計： MC方法提供了對值函數(shù)的無偏估計，收斂性好。簡單： MC方法相對簡單直接，易于理解和實(shí)現(xiàn)。適用于離線學(xué)習(xí)： 可以從離線數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，不依賴具體的環(huán)境模型。劣勢：方差較高： 由于基于完整情節(jié)的樣本，MC的方差可能較高。完整情節(jié)要求： 需要完整的情節(jié)來估計值函數(shù)，對于持續(xù)性或長情節(jié)任務(wù)可能不適合。

常見問答：

Q1: TD和MC在什么場景下選擇使用?

答: TD適用于需要在線學(xué)習(xí)和持續(xù)性任務(wù)的場景，而MC則更適用于可以訪問完整情節(jié)和離線學(xué)習(xí)的環(huán)境。

Q2: MC方法的方差為何較高?

答: MC基于完整情節(jié)的樣本估計值函數(shù)，每個樣本可能帶來較大的變化，因此方差可能較高。

Q3: 為何說TD方法在偏差和方差之間取得平衡?

答: TD方法通過部分使用引導(dǎo)信息（基于當(dāng)前策略的未來回報估計）來減少方差，但可能引入偏差，從而在偏差和方差之間取得平衡。

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)中時間差分(TD)和蒙特卡洛(MC)方法各自的優(yōu)劣?