改进和区别(相比于DQN): 动作空间: 最显著的区别是,DDPG专门设计用于解决连续动作空间的问题,而DQN适用于离散动作空间。DDPG可以输出连续动作的确定性策略,而DQN通常输出离散动作的概率分布。 策略优化:DDPG学习一个确定性策略,而DQN学习一个值函数,然后通过贪心策略选择最佳动作。这使得DDPG更适合处理连续动作空间,而D...
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...
单项选择题 Q learning和DQN的区别在于() A、Qlearning能处理连续动作,DQN不能 B、Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C、DQN使用了神经网络和经验回放 D、以上都不对 点击查看答案
Q learning和DQN的区别在于() A. 以上都不对 B. Qlearning是off-policy,DQN是on-policy C. 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 题目标签:区别如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
(3)基于时序差分的网络方法,即基于时序差分的网络:与我们在前4章介绍的蒙特卡洛方法与时序差分方法的区别一样,基于时序差分的网络方法和基于蒙特卡洛的网络方法的区别也相同。在基于蒙特卡洛的方法中,每次我们都要计算累积奖励,也就是从某一个状态sasa一直到游戏结束的时候,得到的所有奖励的总和。所以要应用基于蒙特...
2.6 动作价值函数和状态价值函数的有什么区别和联系? (1)状态价值函数的输入是一个状态,它根据状态计算出当前这个状态以后的累积奖励的期望值是多少。 (2)动作价值函数的输入是状态-动作对,即在某一个状态采取某一个动作,同时假设我们都使用策略 $\pi$ ,得到的累积奖励的期望值是多少。