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原文：標准DQN在測試算法性能時為什么要將探索概率epsilon設置為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？
標准dqn的策略網絡參數更新所采用的規則為Q learning中的更新規則，總所周知的是Q learning是異策略算法，異策略算法就是行為策略和評估策略 更新所得策略 是不同的。 更新規則： q learning 如果使用不使用函數近似來表示Q值，那么存在： 也就是說，只要運行迭代的次數足夠多，趨近於無窮的情況那么我們得到最優策略下的Q值，而最優策略又必是確定性策略，那么我們就可以獲得最優策略了 ...
2021-01-26 12:44 0 499 推薦指數：
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