除了正則化,是否還有其他方法可以提高TD算法在ill-conditioned特徵問題上的表現?
在處理ill-conditioned特徵問題時，除了正則化之外，還有其他幾種方法可以提高TD算法的表現：
特徵縮放：對特徵進行標準化或正規化處理，可以改善特徵的條件數，從而提高算法的穩定性和收斂速度。這樣可以減少數值計算中的不穩定性。
使用增強的函數逼近器：選擇更強大的函數逼近器（如深度神經網絡）來替代線性函數逼近器，可以更好地捕捉複雜的特徵關係，從而提高TD算法的性能。
改進的更新規則：設計更為精細的更新規則，例如使用二階優化方法（如牛頓法）來更新參數，可以提高收斂速度，特別是在面對ill-conditioned問題時。
集成學習方法：通過集成多個TD算法的結果，可以提高模型的穩定性和準確性。這種方法可以減少單一模型的偏差，從而提高整體性能。
使用先驗知識：在模型中引入先驗知識或結構信息，可以幫助算法更快地收斂到正確的解，特別是在特徵空間較為複雜的情況下。