🎉 DQN 游戏教程 📚

🧠 什么是 DQN？

深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）是将Q-learning与深度神经网络结合的经典算法，常用于解决复杂的游戏决策问题。通过训练神经网络预测状态-动作值函数（Q值），DQN 能让智能体在游戏环境中自主学习策略，例如在《Breakout》《Pong》等游戏中实现高分表现。🎉

📚 入门教程推荐

• DQN 基础原理详解

  

• Atari 游戏实战：从零实现 DQN

  

• DQN 优化技巧与进阶应用

  

🧪 实验环境搭建

1. 安装 PyTorch 或 TensorFlow
2. 配置 Gym 环境（推荐 gym 和 gym-classic-control）
3. 使用 Colab 实验室 进行 GPU 加速训练

🚀 项目扩展

探索更多强化学习场景：

• AlphaGo 算法解析
• 基于 DQN 的游戏 AI 比赛