优势可以通过 TD 误差来近似。这可能很有帮助，特别是如果您想在每次转换后$\theta$

对于批处理方法，您可以计算例如通过拟合的 Q 迭代和随后的。使用它，您具有一般优势函数，并且策略的梯度变化可能会更加稳定，因为它将更接近全局/实际优势函数。$Q_w(A,S)$$V(S)$

它们是不同的。优势是行动价值和状态价值之间的差异。TD误差是价值函数想要最小化的误差项。

TD 误差可用于近似优势。还有其他近似优势的方法，例如(return - state_value)。