doubleDqn和duelingDQN区别

doubleDQN和duelingDQN都是基于DQN算法的改进版本，它们的主要区别在于神经网络结构和训练方式。

doubleDQN是在DQN算法的基础上，引入了一个目标网络来解决Q值过高或过低的问题，同时还采用了双重Q-learning的方法来减少过估计误差，提高学习效果。

duelingDQN则是在DQN算法的基础上，采用了一种新的神经网络结构，将Q值分解为状态值和行为值两部分，使得学习过程更加高效、稳定，并且能够更好地处理不同行为之间的相关性。

总的来说，doubleDQN主要解决Q值过高或过低的问题，duelingDQN则主要改进了神经网络结构，提高了学习效率和稳定性。