增强学习(Reinforcement Learning, RL)中的Deep Q Network (DQN)是一种用于学习动作选择的深度学习模型。它是基于Q-learning算法的一种扩展，通过使用深度神经网络来估计Q值函数，从而实现对复杂环境中动作的学习和决策。
下面是一般情况下实现DQN的一些步骤：
定义状态空间和动作空间：首先，需要定义问题的状态空间和可用的动作空间。这些可以通过问题的特征来确定，例如在一个游戏中，状态可以是游戏画面的像素值，动作可以是游戏中可执行的操作。
构建神经网络：DQN使用一个深度神经网络来估计状态动作值函数（Q值函数）。通常情况下，这个网络是一个卷积神经网络（CNN），它可以接受状态作为输入，并输出每个动作对应的Q值。
定义经验回放缓冲区：为了减少样本之间的相关性并提高训练效率，通常使用经验回放缓冲区来存储代理与环境交互的经验元组。这个缓冲区允许我们随机地从以前的经验中抽取样本进行训练。
定义Q值函数的更新规则：DQN使用Q-learning算法来更新Q值函数。具体来说，它使用了一种称为“目标网络”的辅助神经网络来稳定训练过程。目标网络的参数较慢地更新为当前Q网络的参数，这有助于减少训练过程中的不稳定性。
训练过程：在每个时间步，代理与环境交互，并且根据当前策略选择动作。然后，将经验存储到经验回放缓冲区中，并从中随机抽取样本用于训练。在每个训练步骤中，更新Q值函数的参数，以使得Q值逼近当前的最优
