DQN（Deep Q-Network）算法是一種基於深度學習的Q-Learning算法，用於解決強化學習問題。在強化學習中，智慧型體在與環境的互動中學習如何選擇動作以獲得最大的累積獎勵。DQN算法的核心思想包括：
使用神經網路作為值函式近似器。DQN使用神經網路（Q網路）來近似狀態-動作值函式Q(s,a)，其中s代表狀態，a代表動作。
引入經驗回放機制。DQN通過存儲和重複使用與環境互動時獲得的經驗和獎勵，來解決訓練數據的相關性問題，從而提高訓練的穩定性和效率。
使用固定Q目標網路。DQN使用兩個神經網路：一個用於線上選擇動作並進行模型更新（主網路或online network），另一個用於計算目標Q值（目標網路或target network）。目標網路的參數固定一段時間，以減少目標值的波動。
使用目標網路計算目標Q值。DQN通過目標網路計算每個狀態下所有動作的Q值，用於更新目標網路和主網路。
使用梯度下降更新網路參數。DQN使用損失函式（如均方誤差）來計算網路參數的梯度，並通過反向傳播更新這些參數。
DQN算法在處理連續狀態空間時表現出色，但需要大量的樣本和計算資源。