DQN 案例教程

深度Q网络（DQN）是一种用于解决强化学习问题的算法。以下是一个简单的DQN案例教程。

教程步骤

安装依赖：确保你已经安装了TensorFlow和Gym库。
导入库：
```
import tensorflow as tf
import gym
```
创建环境：
```
env = gym.make('CartPole-v0')
```

定义网络结构：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear')
])

定义损失函数和优化器：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.Huber()

训练模型：

for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = model.predict(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        optimizer.minimize(loss_fn(state, action, reward, next_state, done), model)
        state = next_state

评估模型：

state = env.reset()
done = False
while not done:
    action = model.predict(state)
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    state = next_state

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