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===DQN 的提出及其在 Atari 游戏中的突破性成果===

===DQN 的提出及其在 Atari 游戏中的突破性成果===

[[文件:Atari游戏之breakout.gif|缩略图|举例：Atari游戏之breakout，引自<ref>{{cite journal|last=Mnih|first=V.|last2=Kavukcuoglu|first2=K.|title=Human-level control through deep reinforcement learning|journal=Nature|year=2015|volume=518|pages=529–533|issue=7540|doi=10.1038/nature14236|pmid=25719670}}</ref>]]<br>

[[文件:Atari游戏之breakout.gif|缩略图|举例：Atari游戏之breakout，引自<ref name="dqn">{{cite journal|last=Mnih|first=V.|last2=Kavukcuoglu|first2=K.|title=Human-level control through deep reinforcement learning|journal=Nature|year=2015|volume=518|pages=529–533|issue=7540|doi=10.1038/nature14236|pmid=25719670}}</ref>]]<br>

Deep Q-Network（DQN）是由DeepMind团队在2015年发表的论文<ref>{{cite journal|last=Mnih|first=V.|last2=Kavukcuoglu|first2=K.|title=Human-level control through deep reinforcement learning|journal=Nature|year=2015|volume=518|pages=529–533|issue=7540|doi=10.1038/nature14236|pmid=25719670}}</ref>中提出的深度强化学习算法。该研究首次将深度神经网络与Q-learning结合，直接从高维感官输入（如Atari游戏的像素）学习控制策略，而无需手工设计特征。DQN在Atari 2600游戏上的表现达到或超越人类水平，标志着深度强化学习在复杂任务中的重大突破。   

Deep Q-Network（DQN）是由DeepMind团队在2015年发表的论文<ref name="dqn"></ref>中提出的深度强化学习算法。该研究首次将深度神经网络与Q-learning结合，直接从高维感官输入（如Atari游戏的像素）学习控制策略，而无需手工设计特征。DQN在Atari 2600游戏上的表现达到或超越人类水平，标志着深度强化学习在复杂任务中的重大突破。   

DQN的核心创新包括使用深度卷积神经网络（CNN）处理原始像素输入，模仿生物视觉系统的层次化特征提取能力。此外，为了解决传统强化学习在非线性函数逼近下的不稳定性，DQN引入了经验回放（Experience Replay)机制，通过存储并随机采样历史经验来打破数据相关性，提高训练稳定性。同时，采用目标网络分离技术，定期冻结目标Q网络的参数，减少训练过程中的波动。   

DQN的核心创新包括使用深度卷积神经网络（CNN）处理原始像素输入，模仿生物视觉系统的层次化特征提取能力。此外，为了解决传统强化学习在非线性函数逼近下的不稳定性，DQN引入了经验回放（Experience Replay)机制，通过存储并随机采样历史经验来打破数据相关性，提高训练稳定性。同时，采用目标网络分离技术，定期冻结目标Q网络的参数，减少训练过程中的波动。