《表5 嵌入层改进评估：基于深度强化学习的机场出租车司机决策方法》

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《基于深度强化学习的机场出租车司机决策方法》

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嵌入层表示是利用神经网络去学习原始输入的合理表示，这种合理的表示等价于对输入进行合理的预处理，从而使得网络训练更加稳定。因此，为了评估嵌入层的效果，本文使用一个不带嵌入层的DQN作为对比，在大型城市机场远郊的环境中分别多次训练2种网络，计算2种网络输出Q值的标准差，实验结果如表5所示。