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qiwang067
2022-04-25 22:56:23 +08:00
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@@ -54,7 +54,7 @@ for i_ep in range(cfg.train_eps):
* 103页图3.37上面一段:具体可以查看 GitHub 上的源码 → 具体可以查看本书配套代码
* 140页6.1节上面添加以下文字:
深度 Q 网络算法的核心是维护 Q 函数并使用其进行决策。$Q_{\pi}(s,a)$ 为在该策略 $\pi$ 下的动作价值函数,每次到达一个状态 $s_t$ 之后,遍历整个动作空间,使用让 $Q_{\pi}(s,a)$ 最大的动作作为策略:
  深度 Q 网络算法的核心是维护 Q 函数并使用其进行决策。$Q_{\pi}(s,a)$ 为在该策略 $\pi$ 下的动作价值函数,每次到达一个状态 $s_t$ 之后,遍历整个动作空间,使用让 $Q_{\pi}(s,a)$ 最大的动作作为策略:
$$
a_{t}=\underset{a}{\arg \max } ~Q_{\pi}\left(s_{t}, a\right)
$$