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2019年9月19日
Deep Q Network(DQN)原理解析
摘要: 1. 前言 在前面的章节中我们介绍了时序差分算法(TD)和Q Learning,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q Table不动作空间和状态太大十分困难。所以论文Human level control throug
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posted @ 2019-09-19 11:08 hyc339408769
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