🧠 深度强化学习经典论文：DQN（Deep Q-Networks）详解

简介

DQN（Deep Q-Networks）是将深度学习与强化学习结合的里程碑式算法，由DeepMind团队于2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q-learning在高维状态空间中的局限性。

核心思想

• Q-learning 基础：通过状态-动作值函数评估策略
• 经验回放（Experience Replay）：存储历史经验并随机抽样训练
• 目标网络（Target Network）：稳定训练过程，减少相关性干扰
• 📌 公式简化：
  $$ Q(s,a) = \mathbb{E}\left[ r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') \right] $$

应用场景

• 🎮 游戏AI（如Atari游戏）
• 🚗 自动驾驶路径规划
• 🧩 复杂决策系统优化
• 📈 可通过 深度强化学习论文合集 进一步探索相关研究

扩展阅读

• DQN论文原文
• Q-learning 原理图解
• 深度强化学习发展时间线

*图1：DQN网络架构示意图* *图2：Q-learning与DQN的对比流程*

通过DQN，AI在复杂环境中实现了自主学习与决策突破，是现代智能系统的核心技术之一！🚀