深度Q网络（Deep Q-Network，简称 DQN）是深度学习在强化学习领域的一个重要应用。它通过结合深度神经网络和Q学习算法，实现了在复杂环境中的智能决策。

算法概述

DQN 算法的主要思想是将每个状态映射到一个 Q 值，Q 值表示在当前状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的核心是 Q 学习，通过不断更新 Q 值来逼近最优策略。

DQN 算法步骤

  1. 初始化 Q 网络参数。
  2. 选择一个初始状态，执行动作，并观察结果。
  3. 更新 Q 值，根据新的状态和奖励计算 Q 值的梯度。
  4. 使用梯度下降法更新 Q 网络参数。
  5. 重复步骤 2-4，直到满足终止条件。

图片示例

这里展示一个 DQN 算法训练的例子：

DQN 训练示例

扩展阅读

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