RA-DQN算法是什么意思

RA-DQN算法是指Reward Augmented Deep Q-Network，即奖励增强深度Q网络算法。这一算法是对传统的DQN算法进行改进，通过引入奖励增强的方法来提高算法的性能。在传统的DQN算法中，智能体只能通过环境给予的奖励信号进行学习，但是这种奖励信号往往不够明确和准确。而RA-DQN算法通过在训练过程中引入额外的奖励信号，来指导智能体的学习过程。这些额外的奖励信号可以是来自于人类专家的反馈，或者是通过其他方式生成的。通过引入奖励增强，RA-DQN算法可以更快地学习到更好的策略，并且在一些复杂的任务中取得更好的表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [通过深度Q网络DQN构建游戏智能体](https://blog.csdn.net/m0_52343631/article/details/130612146)[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: 50%"]
- *3* [强化学习（三）：Deep Q Network（DQN）算法](https://blog.csdn.net/zhm2229/article/details/99471120)[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: 50%"]
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