引言 强化学习是一种机器学习方法,广泛应用于智能体与环境进行交互学习的场景。本文将深入比较Q-learning、SARSA和DQN这三种经典的强化学习算法,分析它们的优缺点以及适用场景。 第一部分:Q-learning 1.1 Q-learning简介 Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间
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DQN更适合处理离散动作空间...
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