從 Approximate Q-learning 到 DQN|CMU 07-280 第 23 堂
第 23 講以 Qθ(s,a) 取代巨大 Q-table:先用 features 線性近似並由 squared TD error 推導 gradient update,再以 replay data 與固定 target network 形成 DQN。
第 23 講以 Qθ(s,a) 取代巨大 Q-table:先用 features 線性近似並由 squared TD error 推導 gradient update,再以 replay data 與固定 target network 形成 DQN。