DDQN算法与DQN算法有什么不同之处？

DDQN算法与DQN算法的不同之处在于目标Q值的计算方式。在DQN算法中，目标Q值的计算是通过选择下一个状态的最大Q值来进行的。而在DDQN算法中，目标Q值的计算是通过使用当前网络选择下一个状态的动作，再使用目标网络计算该动作的Q值来进行的。这样可以减轻DQN算法中的过估计问题，提高算法的性能。

以下是DDQN算法与DQN算法的不同之处：
1. DQN算法中的目标Q值计算方式：

next_state_q_values = target_network.predict(next_state)
max_next_q_value = np.max(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * max_next_q_value

2. DDQN算法中的目标Q值计算方式：

next_state_q_values = online_network.predict(next_state)
max_next_action = np.argmax(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * target_network.predict(next_state)[max_next_action]