在 Dyna-Q 中進行規劃是一種體驗回放的形式嗎？
在Richard Sutton 關於 RL 的書（第 2 版）中，他介紹了 Dyna-Q 算法，它結合了規劃和學習。
在算法的規劃部分，Dyna-agent 隨機採樣n 個狀態-動作對代理之前看到的，將這對輸入到它的環境模型中，並獲得一個採樣的下一個狀態和獎勵. 然後它使用這個集合執行其通常的 Q 學習更新。
在確定性環境中，對於給定的狀態-動作對，獎勵和下一個狀態始終相同. 在他關於 Dyna-Q 的章節中，Sutton 並沒有將這個過程稱為體驗重放的一種形式，並且只是在本書後面很長時間才介紹了後一個概念。但是，我真的看不出這兩個過程之間的區別（如果有的話）。
是否可以說在確定性環境中，Tabular Dyna-Q 中的計劃是一種經驗回放形式？
是否可以說在確定性環境中，Tabular Dyna-Q 中的計劃是一種經驗回放形式？
我會說這樣說並不完全正確，只是因為“體驗重放”和“Dyna-Q”這兩個術語被很好地理解為指的是特定的實現。確實，在您描述的特定情況下（確定性環境中的****表格RL ），他們最終會做類似的事情。但是，他們仍然使用不同的實現來做這些類似的事情，這可能會在實踐中產生細微的差異。例如，這兩種想法可能有不同的內存要求。出於這個原因，我認為在表示另一個術語時使用一個術語是不正確的，即使在這種情況下它們彼此非常接近。
以下引自林龍吉的論文“Reinforcement Learning for Robots Using Neural Networks”（1993）的結論。這是體驗重放的第一個來源之一。在整個文檔中，Experience Replay 和 Dyna 一直被視為不同的想法，但確實有許多相似之處：
本論文提出了一種稱為經驗重放的技術。這種技術實際上利用了模型，但不存在構建模型的難題，因為模型只是過去經驗的集合。
所以重要的區別真的不在於他們完成了什麼，而在於他們是如何做到的。一旦超出了您描述的設置（函數近似而不是表格，和/或非確定性而不是確定性），您將看到更多明顯的差異。