dqn与drl关系是什么

DQN是DRL（深度强化学习）中的一种算法，是深度神经网络在强化学习中的应用之一。DRL是一种将深度学习和强化学习相结合的方法，旨在通过深度神经网络来实现对复杂环境下智能体的决策和控制。

DQN是DRL中的一种经典算法，它使用深度神经网络来学习Q值函数，通过不断地探索和利用来更新神经网络中的参数，从而得到最优的策略。DQN算法的核心在于使用经验回放和目标网络来提高算法的稳定性和收敛速度。

DRL不仅包括DQN，还包括其他一些深度强化学习算法，如Dueling DQN、Actor-Critic、A3C等等。这些算法都是基于深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂环境下的决策和控制问题。