pytorch DQN

DQN是一种使用深度神经网络来解决强化学习问题的方法。在DQN中，QN指的是Q-Learning的一种变体，而RL是强化学习的缩写。DQN通过将状态和动作映射到Q值，实现了对环境的建模和决策。它具有很多优点，包括能够处理高维状态空间和连续动作空间，以及能够通过经验回放和目标网络来提高训练的稳定性和效果。

在代码中，SARSA是一种基于状态-动作对的强化学习算法。它使用一个Q表来存储状态和动作的Q值，并在每个时间步根据当前状态和选择的动作来更新Q表。在代码中，SARSA函数首先初始化一个Q表，然后根据一定的迭代次数进行训练。在训练过程中，根据当前状态和选择的动作，通过获取奖励和下一个状态来更新Q表的值。最后，函数返回更新后的Q表。

因此，pytorch DQN指的是使用PyTorch框架实现DQN算法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以用于构建神经网络模型并进行训练。在DQN中，可以使用PyTorch来构建神经网络模型，并使用DQN算法来训练模型以解决强化学习问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [DQN神经网络小结（Pytorch版）](https://blog.csdn.net/FUTEROX/article/details/124615826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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