深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是将Q学习与深度神经网络结合的经典强化学习算法，通过神经网络近似Q函数，解决高维状态空间问题。以下是核心要点：

1. 核心原理 🔄

  • Q学习基础：通过贝尔曼方程更新Q值，公式为：
    $$ Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)] $$
  • 深度网络作用：用神经网络替代Q表，输入状态$ s $，输出各动作$ a $的Q值
  • 经验回放（Experience Replay）：存储历史经验$(s,a,r,s')$，随机抽样减少相关性 📦

2. 关键技术 🧠

  • 目标网络（Target Network）：分离评估网络与目标网络，稳定训练过程 🔄
  • 剪枝操作（Clipping）：限制目标Q值范围，防止剧烈波动 ⚡
  • 损失函数：均方误差（MSE）
    $$ \mathcal{L}(\theta) = \mathbb{E}\left[ \left( r + \gamma \max_{a'} Q(s',a';\theta^-) - Q(s,a;\theta) \right)^2 \right] $$

3. 实现步骤 ✅

  1. 初始化神经网络参数$ \theta $
  2. 收集经验$(s,a,r,s')$并存储到回放缓冲区
  3. 随机采样小批量数据，计算目标Q值
  4. 更新网络参数：
    $$ \theta \leftarrow \theta + \nabla_\theta \mathcal{L}(\theta) $$
  5. 定期用目标网络更新评估网络参数 🔄

4. 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

5. 扩展阅读 🔍

如需深入了解DQN的进阶变体（如Double DQN、Dueling DQN），可访问 Advanced DQN Techniques

DQN_Structure
*图1：DQN的基本结构示意图*

⚠️ 注意：实际训练中需处理状态归一化、奖励缩放等细节，建议参考完整代码实现 点击查看示例