深度 Qlearning：深度Qlearning VS DQN

深度 Q-learning：深度Q-learning VS DQN

1. 背景介绍

1.1 问题由来

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是近年来人工智能领域的重要研究方向，旨在通过深度神经网络来学习和优化强化学习（Reinforcement Learning, RL）问题。其中，深度 Q-learning 和 DQN（Deep Q-Networks）是两种最为经典的深度强化学习算法，它们通过使用深度神经网络来逼近 Q 函数，从而在复杂环境中获取最优决策策略。本文将详细探讨深度 Q-learning 和 DQN 的原理和应用，并对比它们之间的异同点。

1.2 问题核心关键点

深度 Q-learning 和 DQN 的异同点在于它们的实现方式和参数更新策略。深度 Q-learning 使用深度神经网络来逼近 Q 函数，同时使用批量更新和时序差分（Temporal Difference, TD）学习来优化模型。而 DQN 则采用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）等技术，来减少样本偏差和更新目标之间的差距。

本文旨在通过对