Averaged-DQN

Averaged-DQN是一种基于深度强化学习的算法，它是对DQN算法的改进。Averaged-DQN使用了两个目标网络，一个是当前的目标网络，另一个是历史平均目标网络。在训练过程中，每次更新当前目标网络后，将其参数与历史平均目标网络的参数进行平均，得到新的历史平均目标网络。这样做的好处是可以减小目标网络的抖动，提高算法的稳定性和收敛速度。

在Averaged-DQN中，参数设置也有一些不同。两次目标网络的更新之间，只有1%的经验回放数据被替换，采样8%的经验数据进行训练。此外，Averaged-DQN还可以直接获得K-1的方差减少，每个样本之间是独立的，TAE之间不相关。

相关问题

Averaged-DQN是如何减少过估计的

根据引用所述，Averaged-DQN通过平均TAEs平均值来减少过估计。具体来说，Averaged-DQN平均了下一个状态的价值估计，从而减少了过估计。与Ensemble-DQN相比，Averaged-DQN在TAE方差减少方面更有效，并且至少比DQN好K倍。因此，Averaged-DQN是一种有效的方法来减少过估计。

PER-DQN是什么

根据提供的引用内容，没有直接提到PER-DQN。但是可以根据引用中提到的Ensemble-DQN和Averaged-DQN来推测PER-DQN的含义。PER-DQN是Prioritized Experience Replay Deep Q-Network的缩写，是一种基于经验回放的深度强化学习算法。与传统的DQN算法不同，PER-DQN使用优先级队列来存储经验，以便更有效地学习重要的经验。在PER-DQN中，经验被赋予不同的优先级，优先级高的经验被更频繁地抽样以便更好地学习。因此，PER-DQN在学习效率和性能方面优于传统的DQN算法。