🧠 什么是DQN？

DQN是将Q学习（Q-Learning）与深度神经网络结合的经典算法，用于解决复杂环境下的决策问题。
通过神经网络近似Q值函数，DQN能够处理高维状态空间，例如游戏画面或传感器数据。

Deep_Q_Network

🧩 核心原理

  1. 经验回放（Experience Replay）
    将训练样本存储到缓冲区中，随机抽样以打破数据相关性。
    ⚠️ 本站链接：查看经验回放实现细节

  2. 目标网络（Target Network）
    使用独立的网络计算目标Q值，提升训练稳定性。
    📌 关键词：Target_Network

  3. ε-贪心策略（ε-Greedy）
    在探索与利用之间平衡，逐步降低随机性。
    ⚙️ 关键词：Epsilon_Greedy

🎮 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
Reinforcement_Learning

📚 学习资源

🛠️ 代码框架（伪代码）

Initialize Q-network and target Q-network
for episode in range(num_episodes):
    experience = generate_episode()
    replay_buffer.add(experience)
    if replay_buffer.size() > batch_size:
        batch = replay_buffer.sample(batch_size)
        update_Q_network(batch)
    update_target_network()

⚠️ 关键词：Deep_Q_Network_Code

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