深度Q学习（Deep Q-Network，DQN）是一种基于深度学习的强化学习算法，它将深度神经网络与Q学习相结合，使得机器能够通过与环境交互来学习策略。
算法原理
DQN的核心思想是使用深度神经网络来近似Q函数，Q函数表示在给定状态下采取某个动作的期望回报。通过最大化Q函数的值，DQN可以学习到最优策略。
实现步骤
- 初始化神经网络结构。
- 使用经验回放（Experience Replay）来存储和重放过去的经验。
- 使用随机策略选择动作。
- 根据选择的动作与环境交互，收集新的经验。
- 使用收集到的经验更新神经网络参数。
应用案例
DQN在许多领域都取得了显著成果，例如：
- 游戏人工智能
- 自动驾驶
- 推荐系统
扩展阅读
想要了解更多关于DQN的知识，可以阅读以下文章：
图片展示
深度神经网络结构
DQN算法流程图