ReActor模型在環(huán)境交互中使用了以下類型的強化學(xué)習(xí)算法：
Proximal Policy Optimization (PPO)：PPO是一種基于概率策略的強化學(xué)習(xí)算法，它在ReActor模型中用于更新行為策略，以最大化預(yù)期的累積回報。
Deep Q-Network (DQN)：DQN是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法，它在ReActor模型中用于學(xué)習(xí)價值函數(shù)，以評估動作的價值和選擇最佳的動作。
Actor-Critic算法：Actor-Critic算法結(jié)合了策略梯度方法和值函數(shù)方法，它在ReActor模型中用于同時學(xué)習(xí)行為策略和價值函數(shù)，以優(yōu)化決策過程。
這些強化學(xué)習(xí)算法的組合使得ReActor模型能夠在復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中進行有效的學(xué)習(xí)和決策。
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