简介
Double DQN的出现，是为了解决DQN和Q-Learning等学习算法中的过高估计。
论文参考这里
代码参考这里（by莫烦大神）
思想
传统DQN学习过程如下：过高估计存在于对Q(s',a')的预测。传统的思想是用一个evaluate网络来计算Q(s,a),再用一个target网络来直接计算Q(s',a')，从而求出最大值。(你想啊，s'就不服了，凭什么我不能用evaluate网络计算呢？，这就诞生了下面的double dqn）。
natural_dqn
Double dqn说:在计算Q(s',a')的时候，将s'输入evaluate网络，得到Q(s',a')，然后选出来最大的那个a'' = argmaxQ(s',a''）,再将s'输入target网络计算得到Q(s',a''）,将Q(s',a'')用来当作label进行更新。（如果你对dqn熟悉的话，相信你最多读上两遍这段话，就知道double dqn的做法了)。
double_dqn
结果
当然就是一定程度减小了过高估计，代码运行结果如下：
result
