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Deep Q Network
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2025年7月5日 (六) 15:52的版本
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、
2025年7月5日 (六) 15:52
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第144行:
第144行:
====策略与价值函数====
====策略与价值函数====
−
*'''策略
π(a∣s)
<math> π(a | s) </math>''':在状态 <math>s</math>下选择动作 <math>a</math> 的概率分布。
+
*'''策略 <math> π(a | s) </math>''':在状态 <math>s</math>下选择动作 <math>a</math> 的概率分布。
*'''状态值函数<math> V_{π}(s) </math>''':在策略 <math>π</math> 下,从状态<math>s</math> 开始,期望获得的累计奖励。
*'''状态值函数<math> V_{π}(s) </math>''':在策略 <math>π</math> 下,从状态<math>s</math> 开始,期望获得的累计奖励。
*'''动作值函数 <math> Q_{π}(s, a) </math>''':在策略<math>π</math>下,从状态 <math>s</math>开始,采取动作 <math>a</math> 后,期望获得的累计奖励。
*'''动作值函数 <math> Q_{π}(s, a) </math>''':在策略<math>π</math>下,从状态 <math>s</math>开始,采取动作 <math>a</math> 后,期望获得的累计奖励。
第152行:
第152行:
===Q 值函数的定义与更新公式===
===Q 值函数的定义与更新公式===
====定义====
====定义====
−
Q 值函数 Q(s, a) 表示智能体在状态 s
下采取动作
a 后,遵循某一策略所能获得的期望累积奖励。
+
Q 值函数
'''<math>
Q(s, a)
</math>'''
表示智能体在状态
<math>
s
</math>下采取动作 <math>
a
</math>
后,遵循某一策略所能获得的期望累积奖励。
====更新公式====
====更新公式====
DeepQ
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