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*'''输入'''​​:原始状态 s(如游戏画面像素矩阵)
 
*'''输入'''​​:原始状态 s(如游戏画面像素矩阵)
 
​​*'''输出'''​​​​:每个动作 a 对应的Q值(离散动作空间)
 
​​*'''输出'''​​​​:每个动作 a 对应的Q值(离散动作空间)
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​​*'''参数'''​​​​:θ 为神经网络的权重,通过梯度下降优化
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*'''参数'''​​​​:θ 为神经网络的权重,通过梯度下降优化
 
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'''核心意义'''​​:
 
'''核心意义'''​​:
 
*'''​​端到端学习'''​​​​:直接从原始状态(如像素)映射到动作价值,无需手工设计特征。
 
*'''​​端到端学习'''​​​​:直接从原始状态(如像素)映射到动作价值,无需手工设计特征。
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