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5.2 深度 Q 网络 DQN 本节摘要：Mnih 2015：CNN 输入 Atari 四帧像素，输出各动作 Q 值。Experience Replay 打破样本相关；Target Network Q(s',·;θ⁻) 固定目标缓解 moving target。Atari 超人类表现标志 Deep RL 兴起。 本节地图 解释 replay buffer 如何 i.i.d. 会员。《5.2 深度Q网络DQN》收录于灏天文库文集《强化学习入门：探索智能体的决策之路》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/481-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%9A%84%E5%86%B3%E7%AD%96%E4%B9%8B%E8%B7%AF

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