Dqn什麼意思

DQN是Deep Q-Network的縮寫，是一種用於解決強化學習問題的神經網路模型。強化學習是一種讓智慧型體通過與環境的互動來學習如何採取最優行動的機器學習範式。在強化學習中，智慧型體通過觀察狀態（state）並採取行動（action），然後環境會反饋一個獎勵（reward）。智慧型體的目標是學習如何採取行動以最大化長期獎勵。

Q-Learning是一種強化學習算法，它學習一個Q函式，該函式估計在給定狀態下採取某個動作的未來獎勵。DQN通過使用深度神經網路來近似這個Q函式，從而能夠處理高維狀態空間。DQN的提出是為了解決傳統Q-Learning在大型或連續狀態空間中的效率問題。

DQN使用了一種經驗回放（experience replay）的技術，即將觀察到的經驗存儲在一個緩衝區中，然後在訓練過程中隨機採樣這些經驗進行訓練，這樣可以減少樣本相關性並平滑學習過程。此外，DQN還使用了一個目標網路，這個網路是Q網路的副本，定期更新，用於穩定學習過程。

DQN在Atari遊戲和機器人控制等任務上取得了很好的效果，是深度強化學習領域的一個重要進展。