ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习DQN 单模型双模型DoubleDQNDuelingDQN

Posted 2023-03-31 段智华

ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习DQN 单模型、双模型

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• 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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python机器学习四(强化学习)

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