深度强化学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作
的端对端学习的一种全新的算法。Q-learning是用于解决Reinforcement learning问题的一种常见方法。因此，DQN指的
是Deep Q-Networks。
参考文献：
[1] Deep Reinforcement Learning深度强化学习资源：http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/50572935
[2] DQN从入门到放弃：DQN与增强学习：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21262246
[3] 深度神经网络为何很难训练：http://www.jianshu.com/p/917f71b06499?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
[4] 2015伦敦深度学习峰会笔记：http://www.csdn.net/article/2015-10-17/2825945
[5] 详解深度强化学习，搭建DQN详细指南：http://www.vccoo.com/v/b07806
[6] 深度学习之AlphaGo AI人工智能算法技术演变历程：http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/50890370
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