DQN，即深度Q網路（Deep Q-Network），是一種結合了深度學習和Q-Learning的強化學習算法。它通過使用神經網路來近似Q-Learning中的Q表，從而處理連續狀態空間的問題。DQN的體系結構主要包括：
Q網路：負責估計每個狀態下執行動作的價值。
目標網路：與Q網路初始時相同，用於計算目標Q值，以增強訓練的穩定性。
經驗回放：存儲並隨機抽取經驗樣本，用於訓練Q網路，打破數據間的相關性。
DQN相較於傳統的Q-Learning算法有三大改進：
引入深度學習中的神經網路：解決了狀態維數過高時的「維數災難」問題。
引入目標網路：通過延後更新目標網路計算目標Q值，提高了訓練的穩定性和收斂性。
引入經驗回放機制：確保了訓練數據有足夠的多樣性，使網路能夠學習有意義的權重，並泛化到一系列數據值。
DQN的工作流程包括：
選擇動作：基於Q網路選擇Q值最高的動作（貪婪策略）或隨機選擇。
環境互動：執行動作後，環境返回獎勵和下一狀態。
經驗存儲：將經驗（狀態、動作、獎勵、下一狀態）存入經驗回放單元。
網路訓練：從經驗回放中隨機抽取樣本，更新Q網路以最小化預測誤差。
目標網路更新：定期將Q網路的參數複製到目標網路。
通過這些組件和流程，DQN能夠在連續狀態空間中有效地學習並選擇最佳動作，從而解決強化學習任務。