深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是将深度学习与强化学习结合的经典算法，由Google DeepMind团队于2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的局限性。以下是核心要点：
基本概念🤖
- Q函数：表示在状态s采取动作a的预期回报
- 经验回放（Experience Replay）：通过存储历史经验样本，打破数据相关性
- 目标网络（Target Network）：用于稳定训练过程，减少Q值估计波动
核心思想📊
- 状态-动作价值函数逼近
使用神经网络替代传统Q表，输入状态s，输出所有动作a的Q值 - 双重网络结构
主网络（Online Network）和目标网络（Target Network）协同工作 - 损失函数
$ L = \mathbb{E} \left[ \left( r + \gamma \max_{a'} Q_{target}(s', a') - Q_{online}(s, a) \right)^2 \right] $
典型应用场景🎮
- 游戏AI（如Atari游戏）
- 机器人路径规划
- 自动化决策系统
- 金融交易策略优化
优势与挑战💥
✅ 优势：
- 自动特征提取能力
- 可处理高维输入（如图像）
- 强大的泛化能力
❌ 挑战：
- 探索与利用的平衡问题
- 训练稳定性要求高
- 计算资源消耗较大