水熊虫
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深度强化学习(二)-- Dueling DQN深度强化学习

Dueling DQNDueling DQN(竞争强化网络)的思路是将原始的Q值,拆成两个部分,一部分是动作无关的值函数V,另一个是在这个状态下各个动作的优势函数a。下图让我们看下一个Dueling DQN和传统DQN网络的区别,这个也是唯一的区别。主要的区别是在末尾出的特征拆解,上路用于预测V,表示静态状态空间的本身具有的价值,一部分用于预测a,表示选择动作以后获得的额外价值。然后汇聚到一起预测
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