深度Q网络（DQN）算法教程 🤖

深度Q网络（Deep Q Network, DQN）是将Q学习与深度神经网络结合的强化学习算法，能够解决复杂环境下的决策问题。以下是核心内容速览：

🧠 基本原理

• Q学习：通过Q值函数评估状态-动作对的长期收益
• 深度网络：用神经网络近似Q值函数，处理高维输入（如图像）
• 经验回放：存储历史经验样本，提升训练稳定性
• 目标网络：分离目标Q值计算，减少相关性干扰

📚 实践步骤

1. 定义神经网络模型（如CNN处理图像输入）
2. 初始化经验回放缓存（Experience Replay Buffer）
3. 训练循环：
   • 从环境中获取状态 s
   • 选择动作 a（可使用ε-greedy策略）
   • 执行动作获得奖励 r 和新状态 s'
   • 存储转移 (s, a, r, s') 到回放缓存
   • 随机采样小批量数据进行训练
4. 更新目标网络参数（每隔C步同步）

🎯 应用场景

• 游戏AI（如Atari游戏）
• 机器人路径规划
• 自动化决策系统

🧪 进阶学习

想深入了解DQN的优化技巧？推荐阅读：
深度强化学习实战指南
包含改进算法（如Dueling DQN、Double DQN）及代码实现解析

通过结合深度学习与强化学习，DQN在复杂任务中展现出强大能力，是入门到进阶的重要桥梁！