深度学习模型：深度强化学习（DQN）详解

        深度强化学习（DQN，即Deep Q-Network）是一种将深度学习与强化学习相结合的算法，专门用于解决高维状态空间下的强化学习问题。以下是对DQN的详细解析：

一、DQN的基本概念与原理

1. 强化学习基础

   • 强化学习是一种机器学习范式，关注智能体在与环境交互的过程中学习如何做出决策，以最大化累积奖励。
   • 在传统的强化学习中，环境模型是已知的，而在深度强化学习中，环境模型则是未知的。
   • 强化学习的核心要素包括代理（学习者）、环境（对象）、动作（代理在环境中执行的操作）和奖励（环境对代理动作的反馈）。

2. Q-Learning算法

   • Q-Learning是一种基于价值函数的强化学习算法，通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来评估每个状态下采取每个动作的预期回报。
   • Q-Learning算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)。
   • 对于高维状态空间，直接构建Q-table不可行，因此需要用函数来近似动作-价值Q(s,a)，称为价值函数近似（Value Function Approximation）。

3. DQN原理

   • DQN使用神经网络来生成价值函数近似的函数Q(s,a;w)，其中w是神经网络训练的参数。
   • 神经网络的输入是状态s，输出是对所