深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）是将Q学习与神经网络结合的经典算法，广泛应用于游戏AI、机器人控制等领域。以下是核心概念与实现步骤：
1. DQN 基本原理
- Q值函数：衡量在状态s下采取动作a的预期回报，公式为：
$$ Q(s, a) = \mathbb{E}\left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t \middle| s_0 = s, a_0 = a \right] $$ - 经验回放（Experience Replay）：通过存储历史经验样本并随机抽样，打破数据相关性，提升训练稳定性。
- 目标网络（Target Network）：分离目标Q值计算网络，减少目标波动，避免训练发散。
2. 实现步骤
- 构建神经网络：输入状态，输出各动作的Q值预测。
- 训练流程：
- 从环境中获取经验
(s, a, r, s') - 将经验存入回放池（Replay Buffer）
- 随机采样一批数据进行训练
- 更新目标网络参数（每隔C步）
- 从环境中获取经验
- 损失函数：均方误差（MSE）计算预测Q值与目标Q值的差异。
3. 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
4. 扩展学习
- 想深入了解DQN的改进版本（如Dueling DQN、Double DQN）？可访问：
/community/machine-learning-tutorials/dqn-advancements - 查看DQN实战代码示例：
/community/machine-learning-tutorials/dqn-code-demo
5. 注意事项
- 确保环境奖励设计合理，避免稀疏奖励问题
- 调整超参数（学习率、折扣因子γ）时需谨慎
- 使用GPU加速训练可显著提升效率 😄
图片关键词：Q学习, 经验回放, 目标网络, MSE损失