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《EasyRL強化學習入門與實踐》第一課>>>
在實踐中，強化學習相較於監督學習對工程師往往提出了更高的要求，包括但不限於：
監督學習往往只需要在計算圖中描述目標函數並選擇優化器，強化學習需要描述策略，值函數，目標的估計等等多個模塊。
在分佈式訓練的設定下，監督學習僅需要在進程間交換同質的梯度和參數，而強化學習還需要傳遞格式更復雜的樣本（即(state, action, reward, next state)元組組成的序列）。
不同流派的強化學習算法在不同場景中往往各有優劣。工程師往往需要一套較為齊全的算法庫來嘗試和驗證不同算法。
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