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使用DQN时epsilon贪婪策略中的退火epsilon

在使用DQN（Deep Q-Network）时，epsilon贪婪策略中的退火epsilon是指在训练过程中逐渐减小epsilon值的策略。epsilon贪婪策略是一种在强化学习中常用的策略，用于在探索和利用之间进行权衡。

具体来说，epsilon贪婪策略中的epsilon值表示在选择动作时，以epsilon的概率进行随机探索，以1-epsilon的概率选择当前已知的最优动作。而退火epsilon则是指在训练过程中，逐渐减小epsilon值，从而在训练初期更多地进行探索，而在训练后期更多地进行利用。

退火epsilon的目的是在训练初期尽可能多地探索环境，以便发现更多的状态和动作组合，从而更好地学习到环境的特征和规律。随着训练的进行，随机探索的重要性逐渐减小，因为模型已经学习到了一些较优的策略。因此，通过逐渐减小epsilon值，可以使模型在训练后期更加稳定和收敛。

在实际应用中，退火epsilon的具体方式可以根据问题的复杂程度和训练效果进行调整。一种常见的方式是线性退火，即在每个训练步骤中，将epsilon值按照一定的速率进行线性减小。另一种方式是指数退火，即通过指数函数来减小epsilon值，使其在训练后期更快地趋近于0。

总结起来，退火epsilon是在使用DQN进行强化学习时，通过逐渐减小epsilon值的策略，在训练初期更多地进行探索，而在训练后期更多地进行利用，以提高模型的稳定性和收敛性。

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【机器学习】机器学习重要分支——强化学习：从理论到实践

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