🎯 深度Q网络（DQN） 是将Q学习与深度神经网络结合的经典算法，解决了传统Q学习在高维状态空间中的局限性。以下是关键知识点：
核心概念
Q学习基础
- 通过Q值函数评估状态-动作对的长期收益
- 公式：$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $
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深度神经网络的作用
- 用神经网络近似Q值函数：$ Q(s,a) \approx \mathcal{N}(s; \theta)^a $
- 输入状态特征，输出每个动作的Q值预测
经验回放（Experience Replay）
- 将经验存储到记忆库中随机采样，打破数据相关性
- 提升训练稳定性，公式：$ \mathcal{D} = [\tau_1, \tau_2, ..., \tau_N] $，其中$ \tau = (s_t, a_t, r_t, s_{t+1}, d_t) $
目标网络（Target Network）
- 降低目标Q值的波动性，使用独立网络计算目标值
- 定期将主网络参数复制到目标网络以更新
实现步骤
- 构建神经网络架构（如Dense层+ReLU激活）
- 初始化经验回放缓冲区（Experience Replay Buffer）
- 训练循环：
- 从缓冲区采样批次数据
- 计算当前Q值与目标Q值的损失
- 反向传播更新网络参数
- 超参数调优（学习率、折扣因子、探索率等）
应用场景
- 🕹 游戏AI（如Atari游戏）
- 🚗 自动驾驶决策系统
- 🤖 机器人路径规划
扩展阅读
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📌 注意事项：
- 确保数据预处理与状态归一化
- 平衡探索与利用（如使用ε-greedy策略）
- 防止过估计问题（可尝试Double DQN改进）