DNN和
强化学习结合之后，可以使用深度
强化学习 算法，比如
DQN、D
DQN、A3C等。这些
算法都是在DNN基础上，结合了
强化学习思想进行改进和优化的。
与
DQN相比，DNN和
强化学习结合之后的
算法具有以下几个区别：
1. 状态表示：
DQN使用离散状态表示，而DNN和
强化学习结合之后的
算法可以使用连续状态表示，可以更好地处理连续状态空间的问题。
2.
算法优化：
DQN使用经验回放和目标网络等技术进行
算法优化，而DNN和
强化学习结合之后的
算法可以使用更多的技术进行优化，比如Actor-Critic和Trust Region Policy Optimization等。
3. 收敛速度：DNN和
强化学习结合之后的
算法可以更快地收敛，可以处理更加复杂的任务。
4. 应用范围：
DQN主要应用于游戏智能、机器人控制等领域，而DNN和
强化学习结合之后的
算法可以应用于更广泛的领域，比如自然语言处理、机器翻译等。
因此，DNN和
强化学习结合之后的
算法与
DQN相比，具有更加丰富的特点和更广泛的应用范围。
版权声明：
本文来源网络，所有图片文章版权属于原作者，如有侵权，联系删除。
本文网址：https://www.mushiming.com/mjsbk/13140.html