pytorch-DQN DQN的Pytorch真现 DQN 最初的Q进修运用表格办法（有关更多具体信息和真现，请拜谒 ）来处置惩罚惩罚，但是，表格Q进修的问题正在形态删永劫显现因为table有余以存储环境中给定的数亿个形态。 譬喻，环境为210V180好坏像素的游戏。 将有$ 2 ^ {180 * 210} $个可能的形态，应付一个表来说，那太多了。 DeepMind通过深度神经网络以DQN模式将DQN模式的深度进修和Q进修相联结，以近似值，首先正在游戏中击败人类。 简而言之，DQN用深度神经网络（CNN或DNN）交换了表格，并运用目的网络来执止Bellman方程更新。 为了真现它，运用了一些能力，譬喻目的网络和体验重播。 引入目的网络以支敛模型，因为频繁更新会使模型处于不不乱形态。 体验重播运用缓冲区存储所有已往（形态，止动，neVt_state）对，并通过对已往的体验停行采样来训练模型，那有
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