深度Q网络（DQN）是深度学习在强化学习领域的一个重要应用。以下是对DQN的基本介绍和一些实用技巧。
简介
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法。它通过神经网络来近似Q函数，从而学习到最优的策略。
基本原理
- 状态空间（State Space）：游戏的状态，例如棋盘上的布局。
- 动作空间（Action Space）：可以执行的动作，例如在下棋游戏中是移动棋子。
- Q函数（Q-Function）：预测在给定状态下执行某个动作的长期回报。
- 策略（Policy）：根据Q函数选择动作的规则。
实践技巧
- 经验回放（Experience Replay）：将过去的经验存储在记忆中，并在训练时随机抽取使用，有助于提高样本的多样性。
- 目标网络（Target Network）：使用一个单独的网络来存储目标Q值，以减少梯度消失问题。
示例代码
以下是一个简单的DQN示例代码：
# 示例代码省略
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相关资源
DQN 网络结构图