上篇文章咱们介绍了Qlearning，这个时候正好我们就机会来详细看看DQN的学习方式，同样的之前的章节中我们介绍了DQN的原理，但是没有一个特别好的例子，本节咱们就来补上这一块。DQN的使用场景就是我们发现使用Qlearning能够在离散状态空间下解决任何强化学习问题，但是如果状态空间是无限的或者是连续的怎么办呢？ DQN的核心思路是将原有的离散状态空间表示为一个函数f。$$f(s,a)=Q(s

之前我们的章节中介绍的是值函数可以表示为奇函数和参数线性组合的方式逼近，但是这类函数的拟合能力是有限的，对于值函数为非线性的情况下拟合能力就不足了。本章要讲解的就是在非线性环境下如何做到值函数逼近。当时我们拟合非线性的值函数，肯定是考虑深度学习的方法，这也就是为什么会有深度强化学习一说啦。DQNDQ

现在我们可以回顾一下原来的知识，我们之前讲了那么多的算法，但是我们是不是都有一个假设，就是我们的状态空间都是有限的。然后我们使用内存存储每个状态的值函数，不断的进行更新这个值函数。如果是一个无限空间的场景我们将如何处理呢？这个时候已经没有足够的内存啦，我们往往需要使用近似的函数$V(s,\theta