Deep Q-Networks (DQN) to algorytm uczenia ze wzmocnieniem, który łączy technikę Q-learningu z głębokimi sieciami neuronowymi w celu przybliżania wartości funkcji nagrody dla poszczególnych działań. Dzięki zastosowaniu innowacji takich jak mechanizm powtarzania doświadczeń (experience replay) oraz oddzielna sieć docelowa (target network), model ten potrafi stabilnie uczyć się optymalnych strategii w złożonych i wysokowymiarowych środowiskach, takich jak gry wideo czy robotyka.
Źródło: geeksforgeeks.org
