DQN与深度学习模型的融合:CNN_RNN与DQN

1. 背景介绍

近年来，深度强化学习（DRL）技术取得了显著的进展，并在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了突破性成果。其中，深度Q网络（DQN）作为DRL的代表性算法之一，因其强大的学习能力和泛化能力而备受关注。然而，传统的DQN算法通常采用全连接神经网络作为函数逼近器，难以有效地处理高维数据和复杂环境。为了克服这一局限，研究人员开始探索将DQN与其他深度学习模型（如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））相结合，以提升其性能和适用性。

1.1 强化学习与深度学习的结合

强化学习（RL）是一种机器学习方法，它通过与环境的交互来学习最优策略。智能体在环境中执行动作，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其策略。深度学习（DL）则是一类强大的机器学习技术，它使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。DRL将RL和DL结合起来，利用深度学习模型来逼近价值函数或策略函数，从而实现更有效的学习和决策。

1.2 DQN算法概述

DQN算法是一种基于值函数的DRL算法，它使用深度神经网络来逼近最优动作-价值函数（Q函数）。Q函数表示在给定状态下执