dqn卷积神经网络图

### DQN与卷积神经网络架构

在深度强化学习领域，DQN（Deep Q-Network）结合了Q-Learning和深度神经网络的优势来解决复杂环境下的决策问题。当面对高维度的数据输入时，如图像或视频帧序列，通常采用卷积神经网络作为特征提取器[^3]。

对于DQN与卷积神经网络(CNN)相结合的具体实现方式，在典型的架构设计中：

- **输入层**：接收来自游戏或其他视觉任务的原始像素数据；

- **卷积层**：由多个滤波器组成，用于自动捕捉图像的空间层次特性；这些过滤器会滑动遍历整个图片区域，生成一系列激活映射图谱；

- **池化层**：紧随其后的操作是对上述得到的地图应用最大值/平均值下采样技术，减少参数数量的同时保留重要信息；

- **全连接层**：经过几轮这样的变换之后，最终输出会被展平成一维向量形式送入标准的人工神经元组成的密集层内继续加工处理；

- **输出层**：最后一部分负责给出针对每一个可行行动方案的价值估计得分，即所谓的Q-value预测结果。

下面是一个简化版的Python代码片段展示如何构建这样一个模型结构:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def create_dqn_model(input_shape=(84, 84, 4), num_actions=4):
    model = models.Sequential()
    
    # Convolutional base for feature extraction from raw pixel data
    model.add(layers.Conv2D(32, (8, 8), strides=(4, 4), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.Conv2D(64, (4, 4), strides=(2, 2), activation='relu'))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu'))

    # Flatten the output of convolutional layers into a single vector per example.
    model.add(layers.Flatten())

    # Dense layer to process flattened features and produce action values.
    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(num_actions))

    return model

此段代码创建了一个适用于Atari游戏等场景的小型CNN-DQN框架实例，其中包含了三个连续的二维卷积层用来高效地编码静态画面中的模式识别要素，并通过两个完全连通层完成从抽象表示到具体行为价值之间的转换工作[^4]。