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====提出的模型====

====提出的模型====

[[文件:WechatIMG402.jpg]]

[[文件:WechatIMG402.jpg|缩略图|模型示意图]]

该示意图展示了深度Q网络（DQN）的典型架构设计，直观呈现了从原始游戏画面到控制指令的端到端处理流程。系统采用多级特征提取架构，左侧输入层接收预处理后的游戏画面（84×84像素，4帧堆叠），通过两个卷积层（Convolution）进行空间特征提取，其中网格状结构表示卷积核在空间维度上的特征映射过程。随后经由两个全连接层（Fully connected）实现高级特征的抽象与组合，最终输出层与游戏手柄控制指令直接关联，作为根据学到的动作价值Q来选择动作。该架构设计充分体现了DQN直接从原始像素学习控制策略的核心思想，通过卷积神经网络的特征提取能力与强化学习的决策机制相结合，实现了从感知到行动的完整映射。

该示意图展示了深度Q网络（DQN）的典型架构设计，直观呈现了从原始游戏画面到控制指令的端到端处理流程。系统采用多级特征提取架构，左侧输入层接收预处理后的游戏画面（84×84像素，4帧堆叠），通过两个卷积层（Convolution）进行空间特征提取，其中网格状结构表示卷积核在空间维度上的特征映射过程。随后经由两个全连接层（Fully connected）实现高级特征的抽象与组合，最终输出层与游戏手柄控制指令直接关联，作为根据学到的动作价值Q来选择动作。该架构设计充分体现了DQN直接从原始像素学习控制策略的核心思想，通过卷积神经网络的特征提取能力与强化学习的决策机制相结合，实现了从感知到行动的完整映射。