DQN Tutorial – Deep Reinforcement Learning with PyTorch

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域的一个重要分支，在很多实际场景中被广泛应用。例如，在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域都有应用。而深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）也越来越受到人们的关注。近年来，基于神经网络的DRL算法越来越火热，比如AlphaGo，AlphaZero，其中包括DQN、DoubleDQN、DuelingDQN等。然而，对于刚入门或者需要了解DRL算法基础知识的人来说，如何快速地上手并理解这些模型是非常困难的。

因此，为了帮助刚接触DRL或者希望更深入地理解DRL算法的人，本教程旨在提供一个由浅入深的关于DQN算法及其相关内容的介绍。本文将从以下几个方面介绍DQN算法的内容：

1. 什么是DQN？它是如何工作的？
2. 为什么要用DQN而不是别的算法？它的特点又有哪些？
3. 在强化学习中的动作-值函数评估问题，如何用神经网络表示？
4. 使用神经网络解决动作-值函数评估问题的过程，需要考虑哪些问题？
5. 在训练DQN时，如何防止过拟合？
6. 当测试DQN模型时，如果遇到新情况，应该如何处理？
7. 将DQN运用于实际环境中的任务。
8. 本文未涉及的一些深度强化学习算法的内容。
9. 暂无。

如果你对以上内容感兴趣，那么接下来的文章阅读起来就会很顺畅。

2.什么是DQN？它是如何工作的࿱