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Deep Q Network
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2025年6月16日 (一) 11:26的版本
添加28字节
、
2025年6月16日 (一) 11:26
→具体算法及其训练流程
第123行:
第123行:
**随机采样:从D中均匀抽取小批量转移(ϕ<sub>j</sub>,a<sub>j</sub>,r<sub>j</sub>,ϕ<sub>j+1</sub>)。
**随机采样:从D中均匀抽取小批量转移(ϕ<sub>j</sub>,a<sub>j</sub>,r<sub>j</sub>,ϕ<sub>j+1</sub>)。
**目标Q值计算: <math> y_{j} = r_{j} + /gamma /max_{a} Q^{-}(ϕ_{j+1}, a) </math>
**目标Q值计算: <math> y_{j} = r_{j} + /gamma /max_{a} Q^{-}(ϕ_{j+1}, a) </math>
−
**梯度下降: <math> ∇_{θ} 1/ {|B|} {/sum} (y_j-Q(ϕ_j,a_j;θ)^2 </math>
+
**梯度下降: <math> ∇_{θ} 1/ {|
'''
B
'''
|} {/sum} (y_j-Q(ϕ_j,a_j;θ)^2 </math>
'''B'''为batch数据
*目标网络同步:每隔C步将主网络参数θ复制至目标网络Q<sup>-</sup>,即θ<sup>-</sup>←θ。
*目标网络同步:每隔C步将主网络参数θ复制至目标网络Q<sup>-</sup>,即θ<sup>-</sup>←θ。
DeepQ
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