Machine learning TD学习与Q学习

在一个完美的信息环境中，我们能够知道一个动作后的状态，比如下棋，有什么理由使用Q学习而不是TD（时差）学习

据我所知，TD-learning将尝试学习V（状态）值，但Q-learning将学习Q（状态-动作-值）值，这意味着Q-learning学习速度较慢（因为状态-动作组合比仅状态更慢），对吗？

Q-learning是一种TD（时间差异）学习方法

我想你是在说TD（0）和Q-learning

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我会说这取决于你的行动是否具有决定性。即使您有转换函数，在TD（0）中决定采取哪一个操作也会很昂贵，因为您需要计算每个步骤中每个操作的预期值。在Q值中总结的Q学习中。

给定一个确定性环境（或者如您所说，一个“完美”的环境，在其中您能够在执行一个动作后了解状态），我猜您可以模拟给定状态下所有可能动作的影响（即，计算所有可能的下一个状态），并选择达到下一个状态的最大值V（状态）的动作

但是，应该考虑到，值函数V（状态）和Q函数Q（状态，动作）都是为给定的策略定义的。在某种程度上，值函数可以被视为Q函数的平均值，即V（s）“评估”所有可能动作的状态s。因此，为了计算一个好的V（s）估计值，代理仍然需要在s中执行所有可能的操作

总之，我认为尽管V（s）比Q（s，a）简单，但他们可能需要相似数量的经验（或时间）来实现稳定的估计

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你可以在Sutton&Barto RL的书中找到关于值（V和Q）函数的更多信息。

Q学习是一种TD控制算法，这意味着它会像你说的那样尝试给你一个最优策略。TD学习在某种意义上更为普遍，它可以包括控制算法，也可以仅包括针对固定策略的V预测方法。

实际上，Q-学习是使用状态-动作对而不仅仅是状态的过程。但这并不意味着Q学习不同于TD。在TD（0）中，我们的代理执行一个步骤（可以是状态-动作对中的一个步骤，也可以只是状态），然后更新它的Q值。在n步TD中也是如此，我们的代理执行n步，然后更新Q值。比较TD和Q-learning不是正确的方法。您可以比较TD和SARSA算法。TD和MonteCarlo

TD学习指的是一组算法，其中Q学习就是一个例子。如果TD（0）和Q学习都使用函数逼近，那么在确定下一步采取哪种行动时，这两种方法在计算上是相等的，不是吗？TD（0）需要遍历所有可用操作并计算每个afterstate的值；Q-learning需要计算每个Q（s，a）