深度Q网络（DQN）教程 📚

欢迎来到深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）的学习页面！这是强化学习领域的一个重要突破，结合了Q学习与深度神经网络，让智能体能够处理高维状态空间。以下是关键知识点梳理：

🧠 核心概念

• Q学习：通过Q值函数评估状态-动作对的长期收益
• 深度神经网络：用于近似复杂函数的非线性模型
• 经验回放（Experience Replay）：存储历史经验并随机抽样训练
• 目标网络（Target Network）：稳定训练过程的辅助网络

🔧 实现步骤

1. 构建Q网络
   使用PyTorch/TensorFlow搭建神经网络，输入状态特征，输出动作Q值
   ✅ 示例代码：DQN网络结构

2. 实现经验回放
   创建经验回放缓冲区，存储(state, action, reward, next_state, done)元组
   📌 注意：缓冲区大小需根据任务动态调整

3. 双网络更新机制
   用目标网络计算目标Q值，主网络通过损失函数优化
   📌 公式：$ L = \mathbb{E}[(r + \gamma \max_{a'} Q_{\text{target}}(s', a') - Q(s, a))^2] $

4. 训练循环

   while 未达到终止条件:
       采样经验 -> 计算损失 -> 反向传播 -> 更新网络参数
   

🧪 关键技术点

• 奖励折扣因子（γ）：平衡当前与未来收益的权重
• 探索与利用：使用ε-greedy策略在探索和利用间切换
• 梯度更新：采用随机梯度下降优化网络参数
• 数据增强：对状态进行变换提升泛化能力（如图像旋转、翻转）

📚 推荐阅读

1. DQN算法原理详解
2. 实战：使用DQN解决CartPole问题
3. 深度强化学习的进阶技术

⚠️ 注意事项

• 神经网络需处理状态归一化问题
• 探索率ε应随训练过程逐渐衰减
• 目标网络更新频率影响稳定性
• 可使用Double DQN/ Dueling DQN等改进变体

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