06｜深度强化学习：从DQN到A3C
H 博士 & 袁从德
你好！欢迎来到强化学习的第六讲。在前几节课中，我们已经建立了对强化学习的基础认知，从核心概念入门，逐步掌握了 Q-learning、DQN 等经典算法的逻辑。而从今天开始，我们将正式迈入深度强化学习的核心领域 —— 这个融合了深度学习感知能力与强化学习决策能力的技术方向，正让智能体在游戏、机器人控制、自动驾驶等复杂场景中不断取得突破性进展。
通过本节课的学习，你将能够：
理解 DQN 作为深度强化学习“开山之作”的核心价值，掌握其用神经网络近似 Q 值函数、结合经验回放与目标网络解决训练不稳定性的关键逻辑。
明晰 Double DQN 缓解 “过度估计”、Dueling DQN 分解“状态价值与优势函数”的改进思路，理解不同 DQN 变体的适用场景差异。
掌握 A3C 算法的异步训练框架与 Actor-Critic 双网络结构，理解其通过多 Worker 并行探索提升训练效率与稳定性的核心原理。
梳理从 DQN 到 A3C 的算法演进脉络，建立“基于价值”与“基于策略”两类深度强化学习方法的认知框架。
一、DQN：深度强化学习的开山之作
深度强化学习的基础来源于深度学习和强化学习。DeepMind 的 Mnih 等人在 2013 年提出了开创性的工作：深度 Q 网络（Deep Q Network，DQN），首次将深度学习中的卷积网络与 Q-learning 结合, 处理基于视觉感知的控制任务。作为深度强化学习领域的里程碑算法，DQN 成功地结合了深度神经网络的感知能力与 Q-learning 的决策能力，在 Atari 游戏中超越人类水平，为解决高维状态空间下的强化学习问题提供了可行方案。
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1. DQN是深度强化学习的开山之作，通过神经网络近似Q值函数，解决了高维状态空间的强化学习问题。 2. DQN通过经验回放和目标网络解决了深度神经网络训练不稳定的问题，在Atari游戏中取得了突破性的成果。 3. Double DQN和Dueling DQN是对DQN的改进算法，分别缓解了过度估计问题和优化了状态价值与优势函数的网络结构。 4. A3C是基于策略的算法，通过异步训练和Actor-Critic双网络结构实现了更高的训练效率与稳定性.
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