DQN（Deep Q-Network）是一种使用深度学习技术来解决强化学习问题的算法。以下是对DQN算法的基本概述。
算法原理
DQN的核心思想是使用深度神经网络来近似Q函数，即对于给定状态和动作的Q值。以下是DQN算法的主要步骤：
- 初始化Q网络和目标Q网络：Q网络和目标Q网络使用相同的结构，但参数不同。
- 选择动作：根据当前状态和ε-greedy策略选择动作。
- 执行动作：在环境中执行所选动作，并获取奖励和下一个状态。
- 更新Q网络：使用目标Q网络和经验回放机制更新Q网络参数。
图片示例
DQN网络结构图
扩展阅读
如果您想了解更多关于DQN的信息，可以参考以下链接：