深度Q网络（DQN）示例教程 🤖

欢迎学习TensorFlow Agents中的深度Q网络（DQN）示例！本教程将带你了解如何使用DQN解决强化学习问题，并提供代码示例和关键概念解析。

📘 教程内容概要

1. DQN基础概念

   • Q学习算法的改进版本，结合深度神经网络
   • 使用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）稳定训练
   • 📌 本站链接：深度Q网络原理详解

2. 代码实现步骤

   • 环境搭建：安装TensorFlow Agents库
   • 构建DQN模型：定义网络结构、损失函数和优化器
   • 训练流程：数据采集、经验回放、目标网络更新
   • 📌 本站链接：TensorFlow Agents官方文档

3. 应用案例

   • 游戏AI（如Atari游戏）
   • 自动驾驶路径规划
   • 📌 本站链接：DQN实战项目合集

📷 图片展示

🛠️ 扩展学习

• TensorFlow Agents GitHub仓库（英文资源）
• 深度强化学习入门（中文进阶教程）

如需更多示例代码或实验技巧，欢迎访问上述链接继续探索！ 🚀