Dqn是什麼意思

DQN 通常指的是 Deep Q-Network，這是由 DeepMind 提出的一種深度強化學習算法。Q-Network 是一種用於解決強化學習中狀態-動作值函式評估的神經網路，而 Deep Q-Network 則是將深度學習與強化學習相結合，用於評估和選擇動作，以最大化代理在給定環境中的長期回報。

DQN 通過以下方式改進了傳統的 Q-Learning 算法：

  1. 使用卷積神經網路（CNN）來處理圖像輸入，這使得 DQN 能夠從高維的、原始的圖像數據中學習特徵，而不僅僅是簡單的狀態表示。

  2. 引入了經驗重播（Experience Replay）機制，即在訓練過程中，將經驗（狀態-動作對）存儲在一個緩衝區中，然後隨機採樣這些經驗進行批處理訓練，這樣可以減少樣本相關性，使得訓練更加穩定。

  3. 使用了目標網路（Target Network），即在更新 Q-Network 時，使用一個獨立的網路來計算目標值，這個網路是周期性更新的，這樣可以減少更新過程中的震盪。

DQN 算法在 Atari 2600 遊戲和各種其他強化學習環境中取得了顯著的成功，證明了深度學習在解決複雜強化學習問題中的潛力。