DQN

DQN，全称Deep Q-Network，是一种结合深度学习和强化学习的方法。它通过将深度神经网络作为值函数逼近器，用于解决在复杂环境中进行决策的问题。DQN的核心思想是使用经验回放机制来减少数据相关性，并通过目标网络来提高稳定性。DQN在许多任务中取得了显著的成功，如游戏、机器人控制等。然而，由于其训练过程中的一些问题，如探索与利用的权衡、过度拟合等，研究人员仍在不断改进和优化DQN算法。