优化 DQN 网络以提高学习效率与性能

# 1. 介绍

- DQN（深度 Q 网络）简介
- 目前的挑战与问题
- 本文的主要内容概述

# 2. **优化 DQN 网络的重要性**
为什么需要优化 DQN 网络
提高学习效率与性能的关键作用

# 3. **常见的 DQN 网络优化方法**

在优化 DQN 网络的过程中，有几种常见的方法被广泛应用。这些方法包括：

1. **Experience Replay 经验回放**：
- 通过存储先前的经验数据，随机化训练数据的顺序，从而提高训练的稳定性和效率。

2. **Target Network 目标网络**：
- 使用两个相同结构的神经网络，一个用来进行训练，另一个用来产生目标 Q 值，减少训练过程中的目标 Q 值的波动。

3. **Double DQN 双 Q 网络**：
- 通过解决传统 Q 网络高估 Q 值的问题，提高模型在决策时的准确性和稳定性。

4. **Dueling