DQN在更新Q值时直接依赖于目标网络的最大Q值输出,而DDQN通过分离动作选择和目标Q值计算,降低了估值的不稳定性和偏差。 DDQN的这种方法可以更稳定地收敛,同时避免因过高估计导致的策略错误。 3.稳定性和性能改进: DQN可能因过高估计导致策略不稳定,特别是在训练过程中容易出现“抖动”现象。 DDQN通过分离动作选择
以下关于强化学习算法的说法正确的是:A. Q-Learning算法是一种强化学习算法,它通过求解一个Q函数来选择动作,以达到收益最大的目的。B. DQN是一种改进的Q-L
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