# '''状态转移模型''': <math>h_t = f_\phi(h_{t-1}, s_{t-1}, a_{t-1})</math>。通常由GRU等递归神经网络实现,依据前一时刻的<math>h_{t-1}</math>、<math>s_{t-1}</math>及动作<math>a_{t-1}</math>,更新新的确定性状态<math>h_t</math>,赋予模型记忆能力,捕捉复杂非线性动态。 | # '''状态转移模型''': <math>h_t = f_\phi(h_{t-1}, s_{t-1}, a_{t-1})</math>。通常由GRU等递归神经网络实现,依据前一时刻的<math>h_{t-1}</math>、<math>s_{t-1}</math>及动作<math>a_{t-1}</math>,更新新的确定性状态<math>h_t</math>,赋予模型记忆能力,捕捉复杂非线性动态。 |