深度Q网络（Deep Q Network, DQN）是将Q-learning与深度神经网络结合的经典强化学习算法，由DeepMind在2013年提出。它通过神经网络近似Q函数，解决了传统Q-learning在高维状态空间中的局限性。以下是核心要点：

⚙️ 核心原理

  1. Q-learning 基础

    • 学习智能体与环境的交互策略
    • 使用Q表存储状态-动作值对
    • 公式：$ Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] $

  2. 深度网络替代Q表

    • 输入：当前状态 $ s $
    • 输出：所有动作的Q值 $ Q(s, a) $
    • 神经网络结构示例： 
      model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_dim=state_dim),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(action_dim)
])

  3. 关键改进技术

    • 经验回放（Experience Replay）：随机抽取历史经验样本，缓解数据相关性
      Experience_Replay
    • 目标网络（Target Network）：稳定训练过程，避免目标漂移
      Target_Network

📚 应用场景

  • 游戏AI（如Atari游戏）
  • 机器人路径规划
  • 自动化决策系统

🌐 扩展阅读

[点击查看DQN进阶教程：/zh/rl_tutorials/dqn_advances]
[探索更多强化学习算法：/zh/rl_tutorials/rl_overview]

📌 注意事项

  • 确保数据预处理与状态空间匹配
  • 调整超参数（如学习率、折扣因子）优化性能
  • 避免过拟合：使用正则化或增加经验回放容量
Deep_Q_Network