Pytorch-DQN:DQN的Pytorch实现

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本仓库提供了一种使用Pytorch框架实现的DQN（Deep Q-Network）算法。传统的DQN算法最初采用表格方法进行Q学习，但在状态空间增长的情况下会遇到困难，例如在处理拥有210x180黑白像素的游戏环境时，可能存在$2^{180*210}$个可能的状态，这对于一个表格来说过于庞大。

为了解决这一问题，DeepMind公司提出了结合深度学习和Q学习的DQN算法，使用深度神经网络（如CNN或DNN）来近似值，并在游戏中实现了对人类的超越。简而言之，DQN使用深度神经网络替换了传统的表格，并利用目标网络来执行Bellman方程的更新。

在实现过程中，我们采用了一些技巧，包括目标网络和体验重播。目标网络的引入是为了使模型更稳定地收敛，因为频繁的模型更新可能导致模型的不稳定。体验重播则是通过一个缓冲区存储所有的过去（状态，动作，next_state）对，并通过对这些过去经验的采样来训练模型。

欢迎下载并使用这个资源，希望它能为你的研究或学习提供帮助。

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