td0_advantage_estimate

class torchrl.objectives.value.functional.td0_advantage_estimate(gamma: float, state_value: torch.Tensor, next_state_value: torch.Tensor, reward: torch.Tensor, done: torch.Tensor, terminated: torch.Tensor | None = None)

轨迹的 TD(0) 优势估计。

也称为 bootstrapped Temporal Difference 或一步回报。

参数：

• gamma (scalar) – 指数平均折扣因子。

• state_value (Tensor) – 使用 old_state 输入得到的值函数结果。

• next_state_value (Tensor) – 使用 new_state 输入得到的值函数结果。

• reward (Tensor) – 在环境中执行动作获得的奖励。

• done (Tensor) – 轨迹结束的布尔标志。

• terminated (Tensor) – 回合结束的布尔标志。如果未提供，默认为 done。

所有张量（值、奖励和 done）必须具有 [*Batch x TimeSteps x *F] 的形状，其中 *F 是特征维度。