self-attention mechanism DQN 算法和DQN算法的区别在哪

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self-attention mechanism DQN 算法与标准的 DQN 算法之间的主要区别在于其在网络结构中引入了自注意力机制（self-attention mechanism）。下面是两者之间的主要区别：

1. 网络结构：

   • 标准的 DQN 通常使用深度神经网络（如卷积神经网络或全连接神经网络）来近似状态动作值函数（Q 函数）。这些网络结构主要由卷积层或全连接层组成，用于从状态中提取特征，并输出每个动作的 Q 值。
   • self-attention mechanism DQN 引入了自注意力机制，使得网络能够在处理输入序列时更好地捕捉序列中各个元素之间的关系。具体来说，self-attention 机制允许网络对输入序列中的不同部分分配不同的注意力权重，以便于网络更好地处理长距离依赖关系。

2. 特征提取和表示学习：

   • 标准的 DQN 算法主要依靠卷积层或全连接层来从原始状态中提取特征，并学习表示状态和动作之间的映射关系。
   • self-attention mechanism DQN 算法允许网络自动学习输入序列中不同部分之间的相关性，而无需依赖预定义的特征提取器。这使得网络能够更好地适应不同的任务和环境，并提高了网络的泛化能力。

总的来说，self-attention mechanism DQN 算法通过引入自注意力机制，使得网络能够更好地处理序列输入，并学习到输入序列中不同部分之间的相关性，从而提高了网络的性能和泛化能力。

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