如何解决使用神经网络更新 R 中的 DQN
我正在尝试使用 neuralnet 包在 R 中实现一个简单的深度 Q 学习案例。
我有一个带有初始随机权重的初始网络。我用它来为我的代理产生一些经验，因此，我得到了状态和目标。然后我将状态拟合到目标并获得一个具有新权重的新网络。
如何将新权重和初始权重结合起来？我是否只需保留新权重并丢弃初始权重？
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