有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门
为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到那么多数据不说，你就算得到了，你有办法储存吗，效率高吗，精确度怎么样？（比如我步长是1，我的状态是1，2，3，4，5，6，7，但是我的最佳状态是被夹在1和2之间的怎么办）那么就需要神经网络给我们提供的黑盒子函数，现在说说区别，逼入我是用表格训练的，我想得到Q(s1,s1),Q(s1,a2)....Q(s1,an),我是用表格肯定得一直输入什么,s1,a1;s1,a2.....s1,an;烦死了，但是我交给神经网络来做，我只需要给它输入s1,它就可以给我Q(s1,s1),Q(s1,a2)....Q(s1,an),多方便啊，这就是深度强化学习的魅力，然后就是老套路，运用Q-learning,时序差分那些东西一直更新参数就ok了，函数的话参数更新了，Q value也会更新
但是呢，但是，DQN尽管使用了神经网络，也会啊，有它的一点弊端，什么弊端呢，我用通俗的话举个例子，比如啊，你遇到了一个女孩子或男孩子，你们还不熟（state），就是说你很少和她（他）聊天（action），但是啊，她/他对你很是热情，不把你当外人，啥都和你说，和你很暧昧很亲密（Q(s,a)），这是啊，假如说你是那个神经网络，你就被骗了，被渣女/男给骗了，因为正常的女/男孩子不会这样,那要怎么解决呢，DQN有两个很重要的东西，第一个就是经验回放池，第二个就是目标网络，先讲讲第一个，就是你每次遇到一个女孩子，你肯定要和她相处对不对，然后你和她相处之后肯定会留下记忆（你和她熟不熟（s）,你对她做了什么（action），她给你的反馈（Q(s,a)））,把这些美好回忆放在经验回放池里面，接着有时候啊，你无聊的时候随机回忆几个女孩子，回忆（你和她熟不熟（s）,你对她做了什么（action），她给你的反馈（Q(s,a)））然后学习，充分利用你们的美好记忆，哪怕你和这个女孩子最后只是路人，你们的回忆也是对你人生发展有帮助的，这就是经验回放池，没有它，你可能会觉得，这个女/男孩子太坏了，或者我和他/她不熟，不去回忆学习，最后被下一个渣男/女给骗了
接着就是目标网络，目标网络就是emmm.....比如你想谈一段美好的恋爱，目标网络可以是教练网络，就是你学的那些“高情商”课程，有时候啊，你发现这个女/男孩子不对劲，她给你的Q(s,a)很奇怪啊，很像是遇到渣女/男了，你就会看看你的“高情商”课程，嗯嗯确认过眼神。。。。懂了，然后就去更新这个你的一些做法想法避免遇到渣女/男，然后就是，有时候你会觉得，这个“高情商”课程很不贴近日常生活，你就会去结合实际更新这个高情商课程，然后毕竟这个课程是比你厉害的，所以他更新的速度肯定比你慢，你要做的就是和它一起前进，就是课程走个两步，你要走五步去追他，往这个方向去更新，这个就是double DQN
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