DQN结构图

DQN（Deep Q-Network）是一种结合深度学习和Q-learning的强化学习算法。其结构主要包括以下几个部分：输入层、隐藏层、输出层和目标网络。输入层接收当前环境的状态，隐藏层负责对状态进行特征提取和转换，输出层输出每个动作的价值估计。目标网络则是用于计算目标Q值的网络，它与主网络共享参数，但在更新过程中保持固定。通过这种双网络结构，DQN能够有效地解决Q-learning在处理连续动作空间时的问题，从而在许多复杂的游戏环境中取得了显著的性能提升。