为什么keras-rl示例总是在输出层选择线性激活？

Keras-RL是一个基于Keras的强化学习库，用于开发和训练强化学习算法。在Keras-RL示例中，经常会看到在输出层选择线性激活函数的原因是为了适应不同类型的强化学习问题。

强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，选择一个动作来与环境进行交互，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的策略，以获得更高的累积奖励。

在强化学习中，输出层的选择取决于问题的性质和要解决的任务。线性激活函数是一种简单的激活函数，它可以直接输出连续的数值，适用于回归问题或需要输出连续动作的强化学习任务。

选择线性激活函数的优势在于它的输出范围不受限制，可以表示任意实数值，这对于某些问题非常重要。此外，线性激活函数的计算简单高效，有利于加速训练过程。

对于使用Keras-RL的开发者来说，选择线性激活函数作为输出层的默认选项可以提供一种通用的解决方案，适用于多种强化学习问题。然而，具体问题仍然需要根据实际情况来选择适当的激活函数。

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