ChatGPT 使用 拓展资料:强化学习DQN 单模型、双模型、DoubleDQN、DuelingDQN

ChatGPT 使用 拓展资料:强化学习DQN 单模型、双模型

目录

  • 强化学习基础
  • Q-Learning
  • DQN 单模型
  • DQN 双模型
  • DoubleDQN
  • DuelingDQN
  • Transformers 拓展资料

强化学习基础

在开始学习 DQN 之前,我们需要了解一些强化学习的基础知识。强化学习是一种机器学习方法,它通过与环境的交互来学习如何做出正确的决策。强化学习中的智能体需要在环境中执行一系列动作,每个动作都会使得智能体处于新的状态,同时获得一个奖励。智能体的目标是学习一个策略,使得在每个状态下采取的动作能够最大化长期的累积奖励。

Q-Learning

Q-Learning 是强化学习中的一个经典算法,它通过学习一个 Q-Table 来近似最优的 Q 值函数,Q 值函数表示在当前状态下采取一个动作的长期累积奖励。

对于每个状态 s 和动作 a,我们维护一个 Q 值函数 Q(s,a),它表示在状态 s 下采取动作 a 的预期累积奖励。在 Q-Learning 算法中,我们会不断地更新 Q 值函数,直到收敛为止。

DQN 单模型

DQN 是一个基于深度学习

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