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在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，Q网络（Q-Network） 是深度Q学习（Deep Q-Learning, DQN）算法的核心组件，用于近似最优动作价值函数 。以下是其详细作用与原理：
1. Q网络的核心功能
Q网络通过神经网络拟合状态-动作对的价值，帮助智能体（Agent）在环境中做出最优决策。其核心目标是：
- 输入：环境状态 s（如游戏画面、传感器数据）
- 输出：每个可能动作 a 的价值 Q(s,a)（即执行该动作后长期累积奖励的期望）
2. Q网络的作用机制
(1) 替代传统Q表
- 传统Q学习：使用表格存储 Q(s,a)，但状态空间或动作空间过大时不可行。
- Q网络：用神经网络近似 Q(s,a)，可处理高维连续状态（如图像）和离散/连续动作。
(2) 指导动作选择
- 贪婪策略：选择