问题描述
目前，我正在使用 DQN 和前向神经网络架构进行自动车道变更决策，但我希望获得更好的结果。我知道具有 RNN 架构的 DQN 可用于处理数据点之间长期依赖关系的任务，当有图像作为输入时。但我的问题是，如果输入不是图像而只是低维信号（如速度、位置等），LSTM+NN 架构是否有助于提高 DQN 性能？
解决方法
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