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*'''参数'''​​​​：<math>θ </math>为神经网络的权重，通过梯度下降优化

*'''参数'''​​​​：<math>θ </math>为神经网络的权重，通过梯度下降优化

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在论文中DQN所用的网络结构是三个卷积层加两个全连接层，网络的输入是经过预处理后的数据，预处理指的是将210*160的游戏图像转化为84*84的图像等操作，得到算法结构中的具体代码实现和网络结构见图和以下代码：

在论文<ref name="dqn"></ref>中DQN所用的网络结构是三个卷积层加两个全连接层，网络的输入是经过预处理后的数据，预处理指的是将210*160的游戏图像转化为84*84的图像等操作，得到算法结构中的具体代码实现和网络结构见图和以下代码：

[[文件:网络结构.png|缩略图|网络具体结构|替代=|400x400像素]]

[[文件:网络结构.png|缩略图|网络具体结构|替代=|400x400像素]]

<syntaxhighlight lang="python">

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