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RL概述增强式学习（一）与机器学习一样都是三个步骤那RL可以講的技術啊，非常非常地多，它不是在一堂課裡面可以講得完的，我甚至覺得說，如果有人要把它開成一整個學期的課，可能也是有這麼多東西可以講，所以今天啊，這堂課的目的，並不是要告訴你有關RL的一切，而是讓大家有一個基本的認識，大概

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一、基本关系1、单体服务2、微服务3、创建流程Reference二、DefaultActorServiceDefaultActorService是整个规则引擎的初始化入口。DefaultActorService会初始化一个使用actor模型的规则引擎，共分为2步：①创建actorSystem；②处理应用初始化完成事件1、创建actorSystem

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SoftActorCritic系列一、基本问题强化学习可以用来优化确定性策略和随机策略。但是目前大多数主流算法（DDPG、TD3、Q-Learning）最终都是优化了一个确定性策略随机性策略更加倾向于探索，目前确定性策略提高探索程度的方法有添加噪声（DDPG,TD3）高熵随机策略初始化（A3C）为什么

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原文：https://ai.stackexchange.com/questions/39545/why-is-soft-q-learning-not-an-actor-critic-methodI'vebeenreadingthesetwopapersfromHaarnojaet.al.:SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochastic

前言多线程/进程编程是每个程序员的基本功，同时也是开发中的难点，处理各种“锁”的问题是让人十分头痛的一件事。Actor模型，在1973由CarlHewitt定义，被ErlangOTP推广，其消息传递更加符合面向对象的原始意图。Actor模型属于并发组件模型，通过组件方式定义并发编程范式的高级阶

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