DQN算法有哪些，应用场景

DQN（Deep Q-Network）是一种深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）算法，主要用于解决离散动作空间的问题。它结合了Q-learning策略学习和深度神经网络（Deep Neural Networks）的价值函数估计，特别是对于像Atari游戏这样的复杂环境非常有效。

DQN算法主要包括以下几个关键部分：
1. **在线网络（Online Network）**：用于选择动作，通过不断训练更新权重。
2. **目标网络（Target Network）**：保持稳定，用于计算奖励值的长期期望，定期将在线网络的权重复制到目标网络。
3. **经验回放 buffer**：存储过去的状态、动作、奖励和新状态，用于随机采样进行训练样本生成。
4. **Q值更新**：通过贝尔曼方程调整Q值，同时使用了固定衰减的学习率和ε-greedy探索策略。

DQN的应用场景广泛，特别是在游戏领域，如《太空入侵者》、《蒙特祖玛三世》等。此外，它也被应用于机器人控制、推荐系统、股票交易等领域，只要是需要基于环境反馈自主学习决策的问题都有可能应用DQN。