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原文：标准DQN在测试算法性能时为什么要将探索概率epsilon设置为0.05呢，而不是使用其他探索概率的epsilon-greedy策略或者直接使用greedy探索策略呢？
标准dqn的策略网络参数更新所采用的规则为Q learning中的更新规则，总所周知的是Q learning是异策略算法，异策略算法就是行为策略和评估策略 更新所得策略 是不同的。 更新规则： q learning 如果使用不使用函数近似来表示Q值，那么存在： 也就是说，只要运行迭代的次数足够多，趋近于无穷的情况那么我们得到最优策略下的Q值，而最优策略又必是确定性策略，那么我们就可以获得最优策略了 ...
2021-01-26 12:44 0 499 推荐指数：
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