传统DQN和竞争DQN网络结构对比

传统DQN和竞争DQN都是用于解决强化学习问题的算法，它们的主要区别在于网络结构。传统DQN使用一个神经网络来估计每个动作的价值函数，而竞争DQN则使用两个神经网络，一个用于估计当前状态的价值函数，另一个用于估计其他状态的价值函数。竞争DQN通过比较这两个价值函数来确定最优的动作。 总之，传统DQN和竞争DQN都是有效的强化学习算法，但它们的网络结构不同。传统DQN使用一个神经网络来估计每个动作的价值函数，而竞争DQN则使用两个神经网络来比较不同状态的价值函数。