dqn系列梳理_强化学习：DQN与Double DQN讨论

DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，它使用神经网络来估计Q值函数，并采用经验回放和目标网络来优化训练过程。DQN算法的主要思想是通过不断地更新Q值函数，找到最优的行动策略，从而实现最大化累积奖励的目标。

Double DQN（Double Deep Q-Network）是对DQN算法的改进，它通过解决DQN算法中过高估计Q值函数的问题，提高了算法的性能。在DQN算法中，Q值函数的更新是通过使用一个固定的目标网络来计算目标Q值来完成的。然而，在实际应用中，这种方法容易导致Q值函数的过高估计，从而影响算法的性能。

为了解决这个问题，Double DQN算法提出了一种新的更新策略，即使用当前Q值网络来选择最佳行动，然后使用目标Q值网络来计算该行动的Q值。这种方法可以有效地减少Q值函数的过高估计，并提高算法的性能。

总的来说，DQN算法和Double DQN算法都是强化学习领域中比较流行的算法，它们都使用神经网络来估计Q值函数，并采用经验回放和目标网络来优化训练过程。在实际应用中，Double DQN算法相对于DQN算法具有更好的性能，因为它可以减少Q值函数的过高估计，并提高算法的稳定性和收敛速度。