深度Q网络（DQN）在TensorFlow中的实现教程 🎥

简介

深度Q网络（DQN）是将Q-learning与深度神经网络结合的经典强化学习算法。本文将通过TensorFlow框架，手把手教你实现DQN算法，适合入门者理解核心原理并应用于实际项目。

实现步骤

环境搭建
安装TensorFlow：
```
pip install tensorflow
```
📌 推荐参考TensorFlow官方文档获取最新版本信息。
核心组件设计
- 经验回放（Experience Replay）：通过存储历史经验数据来打破数据相关性
- 目标网络（Target Network）：稳定Q值估计的计算
- 损失函数：使用均方误差（MSE）衡量预测与目标Q值的差异

代码框架示例

import tensorflow as tf
from collections import deque

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()
        # ... 其他初始化逻辑

🧩 完整代码示例可查看Reinforcement Learning实战项目。

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