深度Q网络（DQN）概述 🧠

深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是将深度学习与强化学习结合的经典算法，由DeepMind团队于2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的局限性。以下是关键知识点：

核心思想 🚀

• Q学习基础：通过状态-动作值函数（Q函数）评估每个动作的价值
• 深度神经网络：用DNN替代表格存储，处理复杂状态表示
• 经验回放（Experience Replay）：打破数据相关性，提升训练稳定性
• 目标网络（Target Network）：减少更新波动，加速收敛

技术特点 💡

• ⭐ 处理高维输入：直接接受图像等原始数据作为输入
• ⭐ 双网络结构：主网络与目标网络分离，避免目标漂移
• ⭐ ε-贪婪策略：平衡探索与利用，逐步降低随机性
• ⭐ 奖励机制优化：通过奖励函数引导智能体学习最优策略

典型应用场景 🌐

1. 🕹 游戏AI（如Atari游戏）
2. 🚗 自动驾驶决策系统
3. 🧩 复杂机器人控制任务
4. 📊 股票交易策略优化
5. 🧠 神经科学中的决策建模

扩展学习 📚

• 深度强化学习入门指南：了解DQN的理论基础与实现细节
• DQN算法实现代码：包含PyTorch与TensorFlow示例
• 相关论文：探索DQN的改进版本（如Double DQN、Dueling DQN）