深度强化学习教程：DQN（Deep Q-Network）详解 🤖

什么是DQN？

DQN（Deep Q-Network）是将Q-learning与深度神经网络结合的经典算法，由Google DeepMind于2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q-learning在高维状态空间中的局限性。

核心优势

• ✅ 处理高维状态：直接输入原始像素数据（如游戏画面）
• ✅ 经验回放机制：打破数据相关性，提升训练稳定性
• ✅ 目标网络：减少训练波动，加速收敛

DQN实现步骤

1. 构建Q网络
   使用神经网络（如CNN）将状态映射到动作价值估计

   

2. 经验回放
   存储历史经验到回放缓冲区（Experience Replay），随机采样训练

   replay_buffer = deque(maxlen=MAX_REPLAY_SIZE)
   

3. 目标网络更新
   定期用主网络参数更新目标网络，降低目标值波动

   

4. 训练流程

   • 从环境获取状态 $ s_t $ 和奖励 $ r_t $
   • 通过网络预测动作价值 $ Q(s_t, a) $
   • 更新网络参数最小化损失函数：
     $$ L = \mathbb{E}\left[ \left( r_t + \gamma \max_{a'} Q(s_{t+1}, a') - Q(s_t, a) \right)^2 \right] $$

应用场景

• 🎮 游戏AI（如Atari游戏）
• 🤖 机器人路径规划
• 🏦 金融交易策略优化
• 🏠 自动化控制与决策系统

扩展学习

如需深入了解强化学习基础理论，可访问：
🔗 强化学习入门教程
或探索更高级的算法：
🔗 DDPG与A3C教程