在这个教程中，我们将探讨深度强化学习（DRL）中的 DQN（Deep Q-Network）算法。DQN 是一种使用深度神经网络来近似 Q 函数的强化学习算法。

DQN 简介

DQN 是由 DeepMind 团队在 2015 年提出的。它通过结合深度学习和强化学习，使得智能体能够在复杂的决策环境中学习。

主要特点

  • 深度神经网络：DQN 使用深度神经网络来近似 Q 函数，这使得它能够处理高维输入空间。
  • 经验回放（Experience Replay）：DQN 使用经验回放来避免样本之间的关联，提高学习效率。

示例代码

以下是一个简单的 DQN 算法示例：

# 示例代码省略，请参考 [DQN 示例代码](/ai_tutorials/rl_code_samples/dqn_example_code)

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总结

DQN 是一种强大的强化学习算法，适用于处理高维输入空间。通过理解 DQN 的原理和实现，我们可以更好地应用它来解决实际问题。

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