深度Q网络（Deep Q-Network，简称DQN）是一种基于深度学习的强化学习算法，它通过神经网络来近似Q函数，从而实现智能体在复杂环境中的决策。
DQN 基本原理
DQN的核心思想是使用深度神经网络来学习状态到动作的映射，即Q函数。Q函数的输出表示在某个状态下采取某个动作的预期回报。
网络结构
DQN通常采用以下网络结构：
- 输入层：接收环境的状态信息。
- 隐藏层：通过神经网络进行特征提取。
- 输出层：输出每个动作的Q值。
训练过程
DQN的训练过程主要包括以下步骤：
- 初始化神经网络参数。
- 选择一个动作，并执行相应的操作。
- 获取环境反馈的奖励和下一个状态。
- 更新神经网络参数，使得网络能够更好地预测Q值。
实例：在 /Community/Technology_Tutorials/Python/Tutorial/DQN_Implementation 中可以找到DQN的具体实现方法。
DQN网络结构
总结
DQN作为一种强化学习算法，在许多领域都取得了显著的成果。如果你对DQN感兴趣，可以参考本站的 强化学习 相关教程。