作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在深度学习（Deep Learning）的热潮下，强化学习（Reinforcement learning，RL）领域也经历了一次变革，各类强化学习算法的最新研究也有所突破。其中一项重量级技术——基于Q-learning的深度Q网络（Deep Q Network，DQN）已经在游戏、Atari、国际象棋等领域中取得了不错的成绩。本文将从Q-learning到DQN，通过详实的论述，阐明DQN的基础知识和原理，并通过示例和图表来具体展示DQN的运行过程。希望通过阅读本文，读者可以了解DQN的工作原理、特点、适用场景和局限性，并掌握DQN相关的实现方法和框架。

2.基本概念术语说明

Reinforcement learning (RL)

Reinforcement learning (RL)是机器学习领域的一个子方向，它研究如何建立一个能够根据历史行为习惯（history behavior pattern）、环境奖赏（reward signal）、以及其他影响因素（distinguishing features）而进行决策的机制。它的目标是让系统能够在给定状态下选择最优的动作，以最大化长期累计回报（cumulative reward）。
在RL领域，agent通常被描述为一个“智能体”（Agent），它可以是一个智能物体如自动驾驶汽车，或者是一个人类玩家。RL问题主要涉及两个角色：环境（Environment）和智能

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