blocks|key|4308716|text|看起来你的两个网络都没有学到任何东西，或者环境不会导致Q值乐观。N链的原始结果是3643。A+Bayesian+Framework+for+Reinforcement+Learning|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|4308717|在atari中，Dobule+DQN在大多数游戏中表现优于DQN，但在少数游戏中表现较差。|4308718|📷|atomic|4308719|​|4308720|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://ceit.aut.ac.ir/~shiry/lecture/machine-learning/papers/BRL-2000.pdf|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/e2aebcd8ea18f70a82c0ad02a94d2268.jpeg|imageAlt^0|14|4|19|1B|0|0|0|0|1|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|10|8|@$9|11|A|12|B|C]]|D|@$9|13|A|14|1|15]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|16|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|17|8|@]|D|@$9|18|A|19|1|1A]]|E|$]]|$1|K|3|L|5|6|7|1B|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|1C|8|@]|D|@]|E|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|E|$S|T]]|U|$5|V|Q|W|E|$X|Y|Z|-4]]]]

It looks like both of your networks learned nothing or the environment doesn't cause optimistic in Q value. The original result of the n chain is 3643. <a href="http://ceit.aut.ac.ir/~shiry/lecture/machine-learning/papers/BRL-2000.pdf" rel="nofollow noreferrer">A Bayesian Framework for Reinforcement Learning</a>

In atari, Dobule DQN outperforms DQN in most of the games but have worse results in a few ones. 
<a href="https://i.stack.imgur.com/jqj0Q.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/jqj0Q.jpg" alt="enter image description here"></a>

I tried DoubleDQN and DQN algorithm on gym NChain game and realized that the performance of DoubleDQN was not more stable or better than DQN.

I set batch size of the training after each action taken to be 1. May I know this is the reason of DoubleDQN not outperforming DQN? 

<a href="https://i.stack.imgur.com/s7Y1o.png" rel="nofollow noreferrer">Result Comparison</a>

Performance Comparison between DoubleDQN & DQN

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我在健身房NChain游戏上尝试了DoubleDQN和DQN算法，发现DoubleDQN的性能并不比DQN更稳定或更好。我将每次操作后训练的批量大小设置为1，我可以知道这是DoubleDQN没有优于DQN的原因吗？

问DoubleDQN与DQN的性能比较
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