在传统的DQN（Deep Q-Learning Network）和DDQN（Double Deep Q-Learning Network）之间，主要区别如下：
1. Q值估计的目标函数不同：
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DQN: 在DQN中，目标Q值是通过最大化Q值的动作直接由同一个网络（目标网络）计算得到的。这可能会导致Q值过高估计（overestimation）的现象。
\( Y^{DQN} = r + \gamma \max_a Q(s_{t+1}, a; \theta^-) \)
这里，\(\theta^-\) 是目标网络的参数。 -
DDQN: 在DDQN中，目标Q值的动作选择和Q值估计分开使用两个网络完成。具体地，它使用当前网络（在线网络）选择动作，然后使用目标网络评估该动作的Q值，从而减少了Q值过高估计的可能性。
\( Y^{DoubleQ} = r + \gamma Q(s_{t+1}, \arg\max_a Q(s_{t+1}, a; \theta); \theta^-) \)
这里，动作的选择由当前网络的参数 \(\theta\) 决定，而Q值的评估则由目标网络的参数 \(\theta^-\) 决定。
2. 引入了分离的动作选择和Q值更新：
- DQN在更新Q值时直接依赖于目标网络的最大Q值输出，而DDQN通过分离动作选择和目标Q值计算，降低了估值的不稳定性和偏差。
- DDQN的这种方法可以更稳定地收敛，同时避免因过高估计导致的策略错误。
3. 稳定性和性能改进：
- DQN可能因过高估计导致策略不稳定，特别是在训练过程中容易出现“抖动”现象。
- DDQN通过分离动作选择和Q值估计，引入更精确的目标，增强了训练的稳定性和最终性能。
总结
- DQN 采用的是单一网络进行动作选择和目标计算，因此可能会导致Q值过高估计。
- DDQN 通过分离动作选择和目标计算，降低了Q值过高估计的问题，从而提升了算法的稳定性和准确性。
希望这个解释能够清晰地帮助你理解DQN和DDQN的主要区别！
