D2RL算法中如何区分关键状态和非关键状态

在D2RL算法中，关键状态和非关键状态的区分是通过引入一个状态价值网络来实现的。状态价值网络被训练用于预测在给定状态下执行动作所能获得的期望累积回报。使用状态价值网络的主要目的是为了区分关键状态和非关键状态，可以通过以下步骤进行：

1. 在训练阶段，状态价值网络被用来计算每个状态的值函数，并将值函数用作奖励函数，以便在强化学习中进行训练。

2. 在训练期间，状态价值网络会将更高的值分配给具有更高期望累积回报的状态，这些状态被认为是关键状态。

3. 一旦状态价值网络被训练好了，它可以被用来预测每个状态的值函数，从而区分关键状态和非关键状态。

4. 在执行策略时，D2RL算法将只关注那些被状态价值网络评估为关键状态的状态，以便更加高效地学习和收集经验。

因此，D2RL算法中通过使用状态价值网络来区分关键状态和非关键状态，以便更加高效地学习和收集经验。