深度Q网络（Deep Q-Network，简称DQN）是将Q学习与深度神经网络结合的经典强化学习算法，由Google DeepMind团队提出。以下为关键知识点：

1. 核心思想

DQN通过神经网络近似Q函数，解决传统Q学习在高维状态空间中的局限性。

  • Q学习公式：$ Q(s,a) = Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $
  • 经验回放：使用存储器保存历史经验，打破数据相关性 🔄
  • 目标网络：分离目标网络与在线网络，提升稳定性 🧠
DQN_architecture

2. 实现步骤

  • 状态编码：将环境状态转换为神经网络可处理的输入格式 📊
  • 网络结构：通常采用全连接网络，输入维度为状态特征，输出为动作值估计 🏗️
  • 损失函数：使用均方误差（MSE）计算预测值与目标值的差异 ❌
  • 优化器：Adam优化器常用于训练，学习率设为0.001 ⚙️

3. 应用场景

  • 游戏AI（如Atari游戏）🎮
  • 机器人路径规划 🤖
  • 推荐系统优化 📈

👉 点击扩展阅读：强化学习简介

4. 代码示例

# 使用TensorFlow Agents框架的简化代码
import tf_agents
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.environments import python_env
from tf_agents.networks import q_network

# 定义环境
env = python_env.PythonEnvironment()

# 创建Q网络
q_net = q_network.QNetwork(
    observation_spec=env.observation_spec(),
    action_spec=env.action_spec(),
    fc_layer_params=(512, 256)
)

# 初始化DQN代理
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    ...,
    q_network=q_net,
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
)
Deep_Q_Network_flow

5. 注意事项

  • 需要大量训练数据才能收敛 📈
  • 可通过调整网络深度/宽度优化性能 🧠
  • 常见问题：奖励设计不合理、探索率设置不当 🚧

如需进一步了解TensorFlow Agents的官方文档，请访问 TensorFlow Agents文档首页。