TensorFlow DQN 教程：深度强化学习实战 🧠

什么是 DQN？

DQN（Deep Q-Network）是将 Q-Learning 与 深度神经网络 结合的强化学习算法，通过神经网络估计 Q 值，解决高维状态空间问题。

教程目标

1. 使用 TensorFlow 实现基础 DQN 框架
2. 在 CartPole-v1 环境中训练智能体
3. 理解经验回放（Experience Replay）与目标网络（Target Network）机制
4. 探索模型优化技巧

开发环境准备 🛠️

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.x
• gym 库（需安装：pip install gym）
• numpy 与 matplotlib

需要更详细的环境配置指南？可访问 /Community/Technology_Tutorials/Python/Tutorial/TensorFlow_Overview 查看

核心代码示例 📜

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

# 定义 DQN 网络结构
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(24, input_shape=(4,), activation='relu'),
    layers.Dense(24, activation='relu'),
    layers.Dense(2, activation='linear')  # 输出动作空间大小
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

训练流程 🔄

1. 初始化经验回放缓冲区（Experience Replay Buffer）
2. 使用 model.fit() 进行批次训练
3. 每隔一定步数更新目标网络参数
4. 监控奖励曲线以评估收敛性

训练过程中遇到问题？可参考 /Community/Technology_Tutorials/Python/Tutorial/TensorFlow_Debugging 获取解决方案

可视化结果 📊

• 使用 matplotlib 绘制奖励曲线
• 分析探索与利用的平衡策略
• 对比不同超参数（如学习率、折扣因子）的效果

扩展学习 🚀

• 深度强化学习进阶：Dueling DQN 与 Prioritized Experience Replay
• TensorFlow 2.x 官方文档：强化学习模块
• PyTorch 对比教程：DQN 实现方式

想了解 DQN 在游戏 AI 中的应用？可查看 /Community/Technology_Tutorials/Python/Tutorial/TensorFlow_GameAI