强化学习相关的TD算法改进的介绍。此处笔记根据B站课程，王树森老师的强化学习记录而来。9.Multi-Step TD Target (TD Learning 3_3)(Av374239425,P9)_哔哩哔哩_bilibili

1.回顾Sarsa和Q-Learning

Sarsa和Q-Learning都是TD算法的一种，在TD target表达式中，r(t)只有一项，Multi-Step的改进思路就是在计算TD Target时考虑多步的step。

2.Multi-Step TD算法

这种多步的TD算法会使效果变得更好。m=1时，就退化为普通的TD算法,m=1是multi-Step 的特殊情况。多步回报的定义如下，从U(t)与U(t+1)的关系进行推导。

推导多步回报的TD Target:

3.One-Step和Multi-Step的区别

Multi-Step多步奖励，更稳定，偏差更小，更接近真实值。m是超参，合适的值能带来性能的提升。

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【Multi-Step TD Target】TD算法的改进

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