double dqn

Double DQN是Deep Q-Networks（DQN）算法的一种改进，其主要思想是解决DQN算法中高估Q值的问题。在传统的DQN算法中，使用同一神经网络同时估计当前状态下所有动作的Q值，这会导致某些状态下的Q值被高估，因为它们与当前策略产生的数据存在一定的相关性。为了解决这个问题，Double DQN算法引入了一个额外的神经网络，用于选择下一个状态中最优的动作。具体来说，该算法利用当前神经网络选择最优动作，而用额外的神经网络估计该最优动作的Q值。这样可以有效地减少高估Q值的情况，并提高算法的性能。