当前位置： 首页 > news >正文 深度Q网络（DQN）的基本概念 news 来源：原创 2025/5/14 8:29:17 一、深度Q网络（DQN）的基本概念 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是将强化学习中的Q学习（Q-Learning）与深度学习相结合的算法，由DeepMind在2013年提出，并在2015年发表于《Nature》杂志。它通过神经网络近似动作价值函数（Q函数），解决传统Q学习在高维状态空间下的计算难题，是强化学习领域的重要突破。 核心要素： Q函数： Q ( s , a ) Q(s,a) 相关文章： Mirror的多人连接管理及房间系统 第六节第二部分：抽象类的应用-模板方法设计模式 为什么企业需要加密软件？ 经典中的经典-比特币白皮书中文版 B站PWN教程笔记-10 集成设备管理（IDM） uart16550详细说明 【Canda】常用命令+虚拟环境创建到选择 操作系统导论——第28章 锁 根据输入的数据渲染柱形图 2.重建大师输入输出数据格式介绍 电池自动点焊机：多领域电池制造的核心设备 MCU程序加密保护（一）闪存读写保护法 加密与解密 nginx配置反向代理支持CORS跨域请求 Leetcode （力扣）做题记录 hot100（49，136，169，20） 关于vue 本地代理 Cookie、 Local Storage、 Session Storage三种客户端存储方式 Model Context Protocol -MCP创建Agent - Part1 力扣-1.两数之和 ubuntu---100条常用命令 国羽用冠军开启奥运周期，林丹：希望洛杉矶奥运取得更好成绩 科创板年内第3家！健信超导IPO获受理，拟募资8.65亿 哈佛新论文揭示 Transformer 模型与人脑“同步纠结”全过程！AI也会犹豫、反悔？ 波兰关闭俄罗斯驻克拉科夫领事馆 中美发布日内瓦经贸会谈联合声明达成关税共识，外交部回应 署名文章：从宏观调控看中国经济基本面
一、深度Q网络（DQN）的基本概念 深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是将强化学习中的Q学习（Q-Learning）与深度学习相结合的算法，由DeepMind在2013年提出，并在2015年发表于《Nature》杂志。它通过神经网络近似动作价值函数（Q函数），解决传统Q学习在高维状态空间下的计算难题，是强化学习领域的重要突破。 核心要素： Q函数： Q ( s , a ) Q(s,a)
