attention dqn

Attention DQN（DQN with attention）是一种结合了注意力机制的深度Q网络（Deep Q-Network）。在传统的DQN中，网络只关注整个游戏屏幕的状态，而Attention DQN引入了注意力机制，使得网络可以专注于游戏屏幕中的特定区域。这意味着网络可以更加精细地感知游戏中的重要信息，提高了网络的学习效果和性能。通过内置的attention机制，可以实现在线监测训练过程，高亮显示agent正在关注的游戏屏幕区域。

引用中提到，Attention DQN是在DQN的基础上进一步发展而来的，结合了注意力机制。这一创新点使得网络能够更好地理解游戏的局部信息，并根据这些信息做出更准确的决策。

参考文献中的《Deep Attention Recurrent Q-Network》（DARQN）是关于Attention DQN的一篇重要研究论文，通过引入递归机制，进一步加强了网络对游戏中局部信息的处理能力。这些技术的引入使Attention DQN在强化学习任务中取得了显著的性能提升。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network](https://blog.csdn.net/yyyxxxsss/article/details/80467093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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