强化学习进阶配置是提升模型性能的关键步骤。以下是一些进阶配置的要点：
策略优化
- 探索与利用平衡：在探索和利用之间找到合适的平衡点，以避免过早收敛。
- 多智能体强化学习：在多智能体环境中，学习如何与其他智能体协作或竞争。
算法选择
- 深度Q网络（DQN）：适用于复杂环境，但可能存在收敛速度慢的问题。
- 策略梯度方法：如演员-评论家（AC）方法，适合连续动作空间。
环境设计
- 奖励设计：设计合理的奖励机制，以引导智能体学习正确的行为。
- 状态空间和动作空间：合理设计状态和动作空间，以简化问题。
强化学习算法图解
实践技巧
- 使用经验回放：通过存储和重用经验来提高学习效率。
- 迁移学习：利用在类似任务上学习到的知识来加速新任务的学习。
更多关于强化学习的进阶配置信息，请访问强化学习基础教程。