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里程碑。它通过神经网络来估计状态到动作的值函数，从而实现智能体的决策。

什么是DQN？

DQN是一种使用深度神经网络来近似Q函数的强化学习算法。它通过不断与环境交互，学习到最优的策略。

DQN的特点

  • 深度学习：使用深度神经网络来近似Q函数，可以处理高维状态空间。
  • 经验回放：将历史经验存储在经验池中，随机采样进行训练，可以避免数据分布偏差。
  • 目标网络：使用目标网络来减少训练过程中的梯度消失问题。

DQN的应用

DQN在多个领域都有成功应用，例如：

  • 游戏：例如《DOOM》、《Pong》等。
  • 机器人控制：例如机器人行走、抓取物体等。
  • 自动驾驶：例如车辆控制、路径规划等。

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