DQN算法观测期训练期

DQN算法是一种深度强化学习算法，其中包含两个阶段：观测期和训练期。

在观测期，DQN算法会进行多轮随机探索，以了解环境中的不同状态和行动的奖励反馈情况，并将这些信息存储在经验回放缓冲区中。

在训练期，DQN算法使用经验回放缓冲区中的数据进行模型的训练和优化，以学习如何在不同的状态下采取最优行动，最大化累积奖励。在训练期间，模型会不断更新自己的参数，以提高其决策能力和性能表现。

相关问题

DQN算法观测期和训练期

DQN算法有两个阶段：观测期和训练期。

在观测期，智能体只是简单地观察环境，并且不采取任何行动。这个阶段的目的是为了让智能体了解环境，收集数据，并构建一个经验池（experience replay）来储存这些数据。经验池包含了智能体在环境中不同状态下采取的行动以及环境对应的奖励。

在训练期，智能体使用经验池中的数据来进行学习。智能体会通过使用神经网络来预测在不同状态下采取不同行动的奖励值。然后，智能体会基于这些预测值来选择最佳行动，并且在环境中采取这个行动。智能体会根据环境所提供的奖励来更新经验池中的数据，并且使用更新后的数据来继续学习。

总之，观测期和训练期都是DQN算法中非常重要的阶段。观测期帮助智能体了解环境，收集数据，并构建经验池。训练期则使用经验池中的数据来进行学习，并最终得到一个能够在环境中表现良好的智能体。

dqn算法与double DQN算法的区别

DQN算法是一种深度强化学习算法，它使用神经网络来估计Q值函数，通过不断地更新神经网络参数来优化策略。而Double DQN算法是在DQN算法的基础上进行的改进，主要是解决了DQN算法中过高估计Q值的问题。具体来说，Double DQN算法使用一个神经网络来选择动作，另一个神经网络来评估这个动作的价值，这样可以减少过高估计Q值的情况。因此，Double DQN算法相对于DQN算法来说，更加准确和稳定。