深度Q网络（Deep Q-Network，简称DQN）是深度学习在强化学习领域的一个重要应用。它通过神经网络来近似Q函数，从而解决传统的Q学习在处理高维状态空间时的困难。
DQN的基本原理
DQN的基本思想是将Q学习与深度学习相结合。它使用一个深度神经网络来近似Q函数，通过最大化预期的未来奖励来学习策略。
主要步骤：
- 初始化Q网络：使用随机权重初始化Q网络。
- 选择动作：使用ε-greedy策略选择动作。
- 执行动作：在环境中执行选择的动作。
- 更新Q网络：根据新的状态和奖励更新Q网络。
- 重复步骤2-4：不断重复以上步骤，直到达到终止条件。
DQN的优势
- 处理高维状态空间：DQN可以处理高维的状态空间，这是传统Q学习难以实现的。
- 不需要人工设计特征：DQN可以直接从原始数据中学习特征，无需人工设计。
相关资源
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