什么是 DQN？

DQN（Deep Q-Network）是将 深度学习 与 Q-learning 结合的算法，通过神经网络近似 Q 函数，解决高维状态空间的问题。
它由 Google DeepMind 在 2013 年提出，是首个成功将深度学习应用于强化学习的算法，常用于游戏、机器人控制等场景。

核心组成部分

  • 经验回放（Experience Replay）：存储历史动作与状态，随机抽取样本训练模型
    Experience_Replay
  • 目标网络（Target Network）：稳定训练过程，减少Q值波动
    Target_Network
  • 神经网络结构：通常使用全连接网络，输入状态，输出动作价值估计

工作原理简述

  1. 状态 s 输入网络，得到动作价值 Q(s,a) 的预测
  2. 通过经验回放采样训练数据
  3. 使用目标网络计算目标 Q 值
  4. 更新主网络参数以最小化预测与目标的差异

代码示例（Python）

import tensorflow as tf
from collections import deque

# 简化版DQN框架
class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size)
        ])
        model.compile(loss='huber_loss', optimizer='adam', metrics=['mae'])
        return model

应用场景

  • 游戏 AI（如 Atari 游戏）
    Game_AI
  • 机器人路径规划
  • 自动化决策系统
  • 推荐算法优化

延伸学习

了解更多：/machine_learning/tutorials/reinforcement_learning/advanced_dqn
探索 DQN 在实际项目中的应用：/projects/reinforcement_learning/dqn_case_studies

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