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Deep Q Network
(查看源代码)
2025年6月16日 (一) 20:08的版本
添加3字节
、
2025年6月16日 (一) 20:08
→DQN 的主要改进算法
第527行:
第527行:
经典 DQN 的目标 Q 值计算公式为:
经典 DQN 的目标 Q 值计算公式为:
+
<math> y_t^{\mathrm{DQN}} = r_t + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1}, a; \theta^-) </math>
<math> y_t^{\mathrm{DQN}} = r_t + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1}, a; \theta^-) </math>
+
其中:
其中:
<math> r_t </math> 是在时间步 <math> t </math> 获取的奖励,
<math> r_t </math> 是在时间步 <math> t </math> 获取的奖励,
第534行:
第536行:
Double DQN目标 Q 值计算公式改为:
Double DQN目标 Q 值计算公式改为:
+
<math> y_t^{\mathrm{DoubleDQN}} = r_t + \gamma Q\bigl(s_{t+1}, \arg\max_a Q(s_{t+1}, a; \theta); \theta^- \bigr) </math>
<math> y_t^{\mathrm{DoubleDQN}} = r_t + \gamma Q\bigl(s_{t+1}, \arg\max_a Q(s_{t+1}, a; \theta); \theta^- \bigr) </math>
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