ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习DQN 单模型、双模型、DoubleDQN、DuelingDQN
ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习DQN 单模型、双模型
目录
- 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
