Q-learning: 特点: Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,通常用于离散状态和动作空间的问题。它使用Q值函数来评估每个状态-动作对的价值,并学习最优策略。 缺点: 对于高维、连续状态和动作空间的问题不适用,因为需要构建和维护Q值表格,空间复杂度高。 DQN (Deep Q-Network): 特点: DQN是Q-learnin
离散空间: 如果问题的状态和动作空间是离散的,Q-learning和SARSA是合适的选择。 连续空间: 如果问题具有连续的状态和动作空间,应该选择DQN。 4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题...
Q learning和DQN的区别在于()A.以上都不对B.Qlearning是off-policy,DQN是on-policyC.Qlearning能处理连续动作,DQN不能D.DQN使用了神经网络和经验回放的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文
1.核心词汇 深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束...