深度Q学习（DQN）是一种利用深度神经网络来估计动作价值函数的强化学习算法。它通过模仿人类的学习过程，在复杂环境中实现智能体的自主决策。
DQN算法原理
DQN算法的主要思想是将深度神经网络与Q学习算法相结合，通过最大化预期奖励来训练智能体。
主要步骤：
- 初始化Q网络：使用深度神经网络作为Q网络的近似函数。
- 经验回放：将智能体在训练过程中经历的状态、动作、奖励和下一个状态存储在经验池中。
- 选择动作：使用ε-贪心策略从Q网络中选择动作。
- 执行动作：在环境中执行选择的动作，并获得奖励和下一个状态。
- 更新经验池：将新的状态、动作、奖励和下一个状态存储在经验池中。
- 更新Q网络：根据经验池中的数据进行Q网络的参数更新。
DQN的优势
- 能够处理高维输入：DQN算法可以将高维输入转换为低维表示，从而适应复杂环境。
- 无需环境交互：DQN算法可以离线训练，无需在真实环境中进行交互。
- 可扩展性：DQN算法可以应用于各种强化学习问题。
应用场景
DQN算法已在多个领域得到应用，例如：
- 游戏：如《吃豆人》、《太空侵略者》等。
- 推荐系统：根据用户历史行为进行个性化推荐。
- 自动驾驶：根据路况和周围环境进行自动驾驶决策。
参考资料
DQN算法架构图