1.計算方法不同 

GAE是一種新的優(yōu)勢估計方法，它通過對多步優(yōu)勢估計值進行加權平均，得到一種偏差和方差的折衷。而TD(lambda)則是通過設定一個折扣因子lambda，來決定當前回報與未來回報的權重，基于時間差分的思想計算狀態(tài)價值。

2.偏差和方差不同 

GAE通過加權平均多步優(yōu)勢估計值，可以有效地控制偏差和方差，實現(xiàn)二者的平衡。而TD(lambda)的偏差和方差則取決于設置的折扣因子lambda，lambda越大，偏差越小，但方差可能會增大。

3.適用場景不同 

由于GAE的優(yōu)勢估計方法可以很好地控制偏差和方差，因此在需要進行長期規(guī)劃的復雜環(huán)境中，GAE通?？梢匀〉酶玫男Ч６鳷D(lambda)則適合于那些對即時回報有較高需求的任務，比如棋類游戲。

4.實驗效果不同 

在實際實驗中，GAE通常能夠在各種任務中實現(xiàn)更好的學習性能。而TD(lambda)雖然在某些任務上也可以取得不錯的效果，但在處理復雜任務時，其性能可能會受到限制。

5.理論依據(jù)不同 

GAE的理論依據(jù)主要是對優(yōu)勢函數(shù)的估計，它通過優(yōu)勢函數(shù)的估計來引導策略優(yōu)化。而TD(lambda)的理論依據(jù)主要是時間差分學習，它通過學習狀態(tài)轉移的價值差異來更新策略。

延伸閱讀 

強化學習的優(yōu)勢估計方法 

在強化學習中，估計優(yōu)勢函數(shù)是非常重要的一部分，它直接影響到策略的更新方向和速度。優(yōu)勢函數(shù)可以看作是動作值函數(shù)和狀態(tài)值函數(shù)的差，它表示在某個狀態(tài)下，采取某個動作比按照當前策略采取動作的優(yōu)越程度。 

優(yōu)勢估計方法主要有兩類：一類是基于蒙特卡洛的方法，如REINFORCE算法，這種方法無偏差，但方差大；另一類是基于時間差分的方法，如Q-learning，這種方法方差小，但有偏差。 

為了解決這兩種方法的問題，人們提出了很多偏差和方差折衷的優(yōu)勢估計方法，如GAE，它通過加權平均多步優(yōu)勢估計值，實現(xiàn)偏差和方差的折衷。這種方法在實際應用中通常能取得更好的效果，是當前研究的熱點。