强化学习（八） - 深度Q学习(Deep Q-learning, DQL,DQN)原理及相关实例
深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法有了重大的进展，在目前学术界有非常大的影响力。当同时出现异策、自益和函数近似时，无法保证收敛性，会出现训练不稳定或训练困难等问题...
