DQN的主要关键技术包括

DQN的主要关键技术包括以下几点：
1.经验回放（Experience Replay）：将智能体在环境中的经验存储在经验池中，然后从中随机抽取一批经验进行训练，这样可以减少数据的相关性，提高训练效率和稳定性。
2.目标网络（Target Network）：由于DQN使用同一个神经网络来估计当前状态下所有动作的价值，而目标值的计算又依赖于该网络的输出，因此会导致目标值的不稳定。为了解决这个问题，DQN引入了目标网络，用于计算目标值，目标网络的参数是固定的，不会随着训练而改变，这样可以提高训练的稳定性。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：DQN使用卷积神经网络来处理图像等高维输入，提取特征，减少参数数量，提高训练效率和泛化能力。
4.ε-greedy策略：在训练过程中，DQN使用ε-greedy策略来探索环境，以便发现更多的状态和动作，ε是一个小于1的常数，表示以ε的概率随机选择动作，以1-ε的概率选择当前状态下价值最大的动作。
5.神经网络的训练：DQN使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数，使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）算法来更新神经网络的参数。