Deep Q-Network (DQN) 是一种流行的深度学习算法，用于解决强化学习问题。它通过深度神经网络来近似 Q 函数，从而预测在给定状态下采取特定动作的期望回报。

DQN 的工作原理

  1. 状态-动作价值函数 (Q 函数): DQN 通过 Q 函数来估计在特定状态下采取特定动作的预期回报。
  2. 深度神经网络: DQN 使用深度神经网络来近似 Q 函数，这允许它处理复杂的状态空间。
  3. 经验回放 (Experience Replay): DQN 使用经验回放机制来提高学习效率和稳定性。

应用案例

  • 电子游戏: DQN 在电子游戏中取得了显著的成功，例如玩 Atari 2600 游戏等。
  • 机器人控制: DQN 可以用于控制机器人进行导航和任务执行。

相关资源

Deep Q-Network