dqn中两个网络的目的

在DQN中，有两个神经网络：一个是“行动-值”（action-value）估计网络，也称为Q网络，用于计算每个行动的Q值（预测行动的价值），另一个是目标网络，用于计算目标Q值。这两个网络的目的分别如下：

1. 行动-值估计网络（Q网络）：用于选择最优行动。Q网络的输入是状态，输出是每个行动的Q值。在训练过程中，Q网络通过与目标网络的比较，更新Q值，以使其更接近真实的价值。

2. 目标网络：用于计算目标Q值。目标网络的参数被固定，不参与训练，用于计算目标Q值。这样可以减少目标Q值的变化，提高网络的稳定性。

通过这两个网络的协作，DQN可以学习到最优策略，从而在不同的环境中获得最大的累积奖励。