Deep Q Network 的简称叫 DQN, 是将 Q learning 的优势 和 Neural networks 结合了. 如果我们使用 tabular Q learning, 对于每一个 state, action 我们都需要存放在一张 q_table 的表中. 如果像显示生活中, 情况可就比那个迷宫的状况复杂多了, 我们有千千万万个 state, 如果将这千万个 state 的值都放在表中, 受限于我们计算机硬件, 这样从表中获取数据, 更新数据是没有效率的. 这就是 DQN 产生

这是用DQN来走迷宫的一个代码，可以看出DQN的完整用法。

Python实现走迷宫，迷宫环境可视化，代码参考莫烦python，可以直接运行，DQN网络使用tensorflow搭建，代码注释非常全，基本每一句都有，而且可以使用tensorboard查看日志，需要将log_out参数设置为true