DQN是离线学习还是在线学习

DQN（Deep Q-Network）是一种深度强化学习算法，主要用于解决离线学习（Offline Learning）和在线学习（Online Learning）中的连续或离散控制问题。在DQN中，"离线学习"通常指的是在训练过程中，模型会先收集环境中的经验数据，这些数据集通常是之前在环境中运行策略时积累的，然后在没有实时交互的情况下对模型进行学习和优化。这样做的优点是可以利用历史数据进行大规模训练，减少对当前环境的干扰。

而"在线学习"则是指模型在实际运行环境中持续接收新的状态和动作反馈，然后即时更新策略。DQN的Q-learning部分实际上就是一种在线学习过程，因为它依赖于即时的奖励信号来调整其Q值估计。