DQN（Deep Q Network）算法結合了深度神經網路和Q-Learning算法，是一種基於價值的深度強化學習算法。它的核心原理包括以下幾點：
狀態-動作值函式近似：DQN使用神經網路來近似Q函式，將狀態和動作映射到Q值。這樣，即使狀態空間很大或連續，也能有效地估計每個動作的價值。
經驗回放機制：DQN引入了經驗回放機制，它允許智慧型體將經歷的轉換（狀態、動作、獎勵、下一狀態）存儲在一個回放緩衝區中。在訓練過程中，智慧型體從回放緩衝區中隨機抽取樣本，而不是連續地從環境中抽取樣本，這有助於打破數據間的相關性，提高訓練的穩定性。
目標網路：DQN使用一個單獨的目標網路來計算目標Q值，這個網路定期從評估網路複製參數，以增加訓練的穩定性。通過這種方式，DQN減少了在更新Q值時可能出現的波動。
損失函式與梯度下降：在每個訓練步驟中，DQN定義了一個損失函式，並使用梯度下降算法來更新神經網路的參數。損失函式通常基於當前狀態的Q值與目標Q值之間的差異。
動作選擇：在動作選擇時，DQN通常使用ϵ-greedy策略。這意味著在大多數情況下，智慧型體會選擇具有最高Q值的動作，但在一定比例的情況下，它會隨機選擇一個動作，以避免過度依賴當前策略。
綜上所述，DQN通過結合深度學習和Q-Learning算法，能夠處理高維或連續的狀態空間，並通過經驗回放和目標網路的使用，提高了訓練的效率和穩定性。