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DQN算法教程：深度Q网络详解 🤖

深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是将Q学习与深度神经网络结合的经典强化学习算法，由Google DeepMind于2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的局限性。以下是核心要点：

1. Q网络结构

• 使用神经网络输入状态，输出每个动作的Q值
• 网络参数通过经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）进行稳定训练

2. 关键创新点

• 经验回放：将历史经验存储为经验回放缓冲区，打破数据相关性
  ⚡ 通过随机采样提升训练效率
• 目标网络：分离目标Q值计算网络，减少目标波动
  🔁 定期用主网络参数更新目标网络

3. 训练流程

1. 从环境中获取当前状态 s 和动作 a
2. 计算奖励 r 和下一状态 s'
3. 存储经验 (s, a, r, s') 到缓冲区
4. 随机采样小批量数据训练Q网络
5. 每隔固定步数更新目标网络参数

4. 应用场景

• 🎮 游戏AI（如Atari游戏）
• 🤖 机器人路径规划
• 🏗️ 自动化决策系统

如需进一步了解深度强化学习的基础知识，可访问 /tutorials/rl-basics 进行学习。