1.計(jì)算方法不同 

GAE是一種新的優(yōu)勢(shì)估計(jì)方法，它通過對(duì)多步優(yōu)勢(shì)估計(jì)值進(jìn)行加權(quán)平均，得到一種偏差和方差的折衷。而TD(lambda)則是通過設(shè)定一個(gè)折扣因子lambda，來決定當(dāng)前回報(bào)與未來回報(bào)的權(quán)重，基于時(shí)間差分的思想計(jì)算狀態(tài)價(jià)值。

2.偏差和方差不同 

GAE通過加權(quán)平均多步優(yōu)勢(shì)估計(jì)值，可以有效地控制偏差和方差，實(shí)現(xiàn)二者的平衡。而TD(lambda)的偏差和方差則取決于設(shè)置的折扣因子lambda，lambda越大，偏差越小，但方差可能會(huì)增大。

3.適用場(chǎng)景不同 

由于GAE的優(yōu)勢(shì)估計(jì)方法可以很好地控制偏差和方差，因此在需要進(jìn)行長(zhǎng)期規(guī)劃的復(fù)雜環(huán)境中，GAE通?？梢匀〉酶玫男Ч６鳷D(lambda)則適合于那些對(duì)即時(shí)回報(bào)有較高需求的任務(wù)，比如棋類游戲。

4.實(shí)驗(yàn)效果不同 

在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中，GAE通常能夠在各種任務(wù)中實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)性能。而TD(lambda)雖然在某些任務(wù)上也可以取得不錯(cuò)的效果，但在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，其性能可能會(huì)受到限制。

5.理論依據(jù)不同 

GAE的理論依據(jù)主要是對(duì)優(yōu)勢(shì)函數(shù)的估計(jì)，它通過優(yōu)勢(shì)函數(shù)的估計(jì)來引導(dǎo)策略優(yōu)化。而TD(lambda)的理論依據(jù)主要是時(shí)間差分學(xué)習(xí)，它通過學(xué)習(xí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的價(jià)值差異來更新策略。

延伸閱讀 

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)估計(jì)方法 

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，估計(jì)優(yōu)勢(shì)函數(shù)是非常重要的一部分，它直接影響到策略的更新方向和速度。優(yōu)勢(shì)函數(shù)可以看作是動(dòng)作值函數(shù)和狀態(tài)值函數(shù)的差，它表示在某個(gè)狀態(tài)下，采取某個(gè)動(dòng)作比按照當(dāng)前策略采取動(dòng)作的優(yōu)越程度。 

優(yōu)勢(shì)估計(jì)方法主要有兩類：一類是基于蒙特卡洛的方法，如REINFORCE算法，這種方法無偏差，但方差大；另一類是基于時(shí)間差分的方法，如Q-learning，這種方法方差小，但有偏差。 

為了解決這兩種方法的問題，人們提出了很多偏差和方差折衷的優(yōu)勢(shì)估計(jì)方法，如GAE，它通過加權(quán)平均多步優(yōu)勢(shì)估計(jì)值，實(shí)現(xiàn)偏差和方差的折衷。這種方法在實(shí)際應(yīng)用中通常能取得更好的效果，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。