🧠 深度强化学习中的DQN教程
DQN（Deep Q-Network）是将深度学习与强化学习结合的经典算法，由Google DeepMind提出，首次实现了在Atari游戏上超越人类水平的性能。其核心思想是通过神经网络近似Q函数，解决传统Q-learning在高维状态空间中的局限性。
⚙️ DQN的核心组件
经验回放（Experience Replay）
- 通过存储历史经验样本并随机抽样，打破数据相关性
- 降低训练过程中的方差，提高稳定性
目标网络（Target Network）
- 用于计算目标Q值，与主网络分离更新
- 避免目标Q值的波动，加速收敛
神经网络结构
- 输入：状态观测（如游戏画面）
- 输出：每个动作的Q值估计
- 常用卷积层提取空间特征，全连接层处理最终决策
🚀 实现步骤简述
- 状态预处理：将原始观测转换为神经网络可接受的格式
- 动作选择：通过ε-greedy策略平衡探索与利用
- 训练过程：使用小批量经验数据更新网络参数
- 更新机制：定期同步目标网络参数以保持稳定性
📘 推荐进一步学习
💡 注意：DQN在处理连续动作空间时存在局限，后续可探索DDPG、PPO等改进算法。