据此，在 Dueling DQN 中，Q 网络被建模为：
Q_{\eta,\alpha,\beta}(s,a) = V_{\eta,\alpha}(s) + A_{\eta,\beta}(s,a)
其中...，$ V_{\eta,\alpha}(s)为状态价值函数，而A_{\eta,\beta}(s,a)值。...图8-3 状态价值和优势值的简单例子
对于 Dueling DQN 中的公式
Q_{\eta,\alpha,\beta}(s,a) = V_{\eta,\alpha}(s) + A_{\eta,\beta...在实现过程中，我们还可以用平均代替最大化操作，即：
Q_{\eta,\alpha,\beta}(s,a) = V_{\eta,\alpha}(s) + A_{\eta,\beta}(s,a) - \dfrac...能够很好地学习到不同动作的差异性，在动作空间较大的环境下非常有效。
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