DQN（深度Q网络）教程代码详解

深度Q网络（Deep Q-Network，简称DQN）是深度学习在强化学习领域的经典应用之一。本文将详细讲解DQN的原理和代码实现。

1. DQN原理

DQN是一种基于深度学习的Q学习算法。它通过神经网络来近似Q值函数，从而实现智能体的决策。

• Q值函数：Q值表示在某个状态下，执行某个动作所能获得的最大累积奖励。
• 神经网络：使用神经网络来近似Q值函数，可以提高Q值函数的表达能力。

2. DQN代码实现

以下是一个简单的DQN代码实现：

# 代码示例

3. 扩展阅读

• DQN论文
• 深度学习强化学习

4. 图片展示

神经网络结构

DQN流程图