Bootstrap意思dqn

"Bootstrap" 和 "DQN" 是機器學習和數據科學中兩個不同的概念。

1. Bootstrap: Bootstrap是一種統計學方法，用於從給定的樣本數據中生成多個bootstrap樣本，以提供統計量的無偏估計。這種方法通過從原始樣本中隨機抽樣（有放回）來創建新的樣本，這個過程重複多次，可以用來計算統計量的置信區間或者進行假設檢驗。

2. DQN (Deep Q-Network): DQN是一種強化學習算法，由DeepMind在2013年提出，用於解決馬爾可夫決策過程（MDP）。DQN使用深度神經網路來近似Q函式，即動作值函式，它表示在給定的狀態下採取某個動作能獲得的長期回報。DQN通過經驗回放（experience replay）和目標網路（target network）等技巧來穩定訓練過程，從而在Atari遊戲等複雜環境中實現超越傳統強化學習算法的性能。

簡而言之，Bootstrap是一種統計方法，用於提高樣本估計的準確性，而DQN是一種機器學習算法，用於解決強化學習問題。