1.背景介绍
Deep Q-Networks (DQN) 是一种结合了深度学习和强化学习的算法，它由 DeepMind 在 2013 年提出，用于解决一系列 Atari 游戏，取得了显著的成功。DQN 是一种强化学习算法，它的目标是学习一个策略，使得累积的奖励最大。与传统的 Q-learning 算法相比，DQN 使用深度神经网络来近似 Q 值函数，因此可以处理更复杂的环境。
2.核心概念与联系
在深入研究 DQN 的工作原理之前，我们首先需要理解一些核心概念，包括 Q-learning、Q 值函数、经验回放和目标网络。
2.1 Q-learning
Q-learning 是一种值迭代算法，它通过迭代计算每个状态-动作对的 Q 值来找出最优策略。Q 值表示在给定状态下采取某个动作的预期奖励。
2.2 Q 值函数
Q 值函数 Q(s,a) 表示在状态 s 下采取动作 a 后的预期奖励。在 Q-learning 中，我们的目标是找到一个策略，使得 Q 值函数最大化。
2.3 经验回放
经验回放是一种在 DQN 中使用的技术，它可以解决两个主要问题：样本间的关联性和非静态分布。在经验回放中，智能体会将经历的转换（状态，动作，奖
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140940339
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