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保证学习时间在推进和动作反应时间之间
RL有两个重要的特性：
1. 探索-找到最优化策略，也就是找到最优结果
2. 利用-重复选择在环境中表现良好的行为来获得更大的奖励。
通过不断学习和调整，RL系统可以通过观察环境，找到最优策略来解决问题。学习的时间可以短到仅仅数秒（甚至更快），而动作反应时间在不同的环境中可能会有所不同。例如，在模拟环境中，动作反应时间可以在几毫秒到几秒之间，而在实际机器人控制中，动作反应时间可以是几十毫秒。
为了保证学习时间在推进和动作反应时间之间，应该尽快捕捉到环境中的反馈，根据反馈给出正确的决策并学习更好的行为以更新模型，以便更有效地完成学习算法。如果时间不可控的话，可以利用“预测”算法，预测未来环境中可能出现的事件，从而减少动作反应时间。
总结：以上是编辑：【邱智渊】整理及AI智能原创关于《加强复习记忆直面记忆力减退
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