DQN和DDQN的区别？

DQN和DDQN是Q学习的两种变种，其中DDQN对DQN进行了改进，解决了DQN算法中过高估计Q值的问题。具体来说，DQN算法使用np.amax()函数来选择动作的Q值，而DDQN算法使用np.argmax()函数来选择动作的索引。这是因为在DQN算法中，使用最大Q值来选择动作可能会导致过高估计Q值，而DDQN算法使用最大Q值来选择动作的索引，可以减少这种过高估计的情况。

另外，DDQN算法还使用了一种双重Q学习的方法，即使用一个神经网络来估计目标Q值，使用另一个神经网络来估计当前状态下的Q值。这种方法可以减少目标Q值的过高估计，从而提高算法的性能。

因此，DDQN算法相对于DQN算法来说，可以更好地解决过高估计Q值的问题，提高算法的性能。