深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是强化学习领域的一个重要突破，它通过神经网络来近似Q函数，实现了在复杂环境中的智能体决策。以下是一些与DQN相关的经典论文：
Deep Q-Networks: 这篇论文是DQN的原始论文，详细介绍了DQN算法的设计和实验结果。
Prioritized Experience Replay: 这篇论文提出了优先经验回放机制，显著提高了DQN的样本效率。
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning: 这篇论文提出了Dueling DQN，通过将值函数和优势函数分离，进一步提升了DQN的性能。
Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning: 这篇论文综合了多种改进方法，包括优先经验回放、双Q学习、Dueling网络等，使得DQN的性能得到了显著提升。
实验与结果
DQN及其变体在多个游戏和现实世界任务中取得了显著的成果。以下是一些实验结果：
Atari 2600 Games: DQN在多个Atari 2600游戏中达到了人类水平的表现。
Robotics: DQN在机器人导航任务中取得了良好的效果。
总结
DQN及其变体在强化学习领域取得了显著的成果，为智能体在复杂环境中的决策提供了新的思路。如果您想了解更多关于DQN的信息，可以访问我们的强化学习教程页面。