深度强化学习中的DQN代码教程

深度Q网络（DQN）是深度强化学习中的一个重要算法，它通过神经网络来估计状态值函数，从而实现智能体的决策。本教程将带您了解DQN的基本原理和代码实现。

DQN基本原理

DQN的核心思想是使用深度神经网络来近似Q函数，并通过经验回放（Experience Replay）来提高样本的利用率，从而提高学习效率。

1. Q函数

Q函数表示在某个状态下采取某个动作的预期回报。DQN通过学习Q函数来预测最佳动作。

2. 经验回放

经验回放是DQN的一个关键特性，它通过将过去的经验存储在一个缓冲区中，并在训练过程中随机抽取样本，从而减少样本的相关性，提高学习效率。

DQN代码实现

以下是一个简单的DQN代码实现示例：

import numpy as np
import random
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# ...（代码实现细节）

扩展阅读

如果您想深入了解DQN，以下是一些推荐的阅读材料：

• 《深度强化学习》
• DQN论文

DQN示意图