【AI深究】深度Q网络（DQN）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）| 原理与数学基础、案例流程（CartPole示例）| 案例代码演示 | 关键点与工程建议

大家好，我是爱酱。本篇我们聚焦于强化学习中最具代表性的深度方法之一——DQN（Deep Q-Network）。DQN是Q-Learning的深度扩展，能处理高维状态空间（如图像），广泛用于Atari游戏、机器人等场景。下面以简单环境为例，详细讲解DQN的原理、流程和代码实现。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

---

一、DQN原理与数学基础

1. Q-Learning回顾

我们之前在强化学习的文章也介绍过Q-Learning，大家可以先去了解一下。这里附上传送门：

上篇：

【算法解析5/5 上】强化学习（RL）深度解析：常用算法、数学目标与核心公式、与其他任务的差别 | 状态、动作、奖励、策略、环境转移概率、折扣因子 | MDP、累积奖励、策略与价值函数、贝尔曼方程-优快云博客

 下篇：

【算法解析5/5 下】强化学习（RL）深度解析：常用主流算法（附Python代码）|动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习、Q-Learning、策略梯度与Actor-Critic方法|优缺点与工程建议-优快云博客

懒得看的伙伴可以看接下来的略解，不过强烈建议大家先去看看，对了解DQN会有大帮助！

Q-Learning算法通过维护Q表（Q-table）来学习最优动作价值函数，其更新公式为：