DeepQ-Network(DQN)是一种结合深度学习和强化学习的算法，用于解决复杂的决策问题。它通过神经网络近似Q函数，从而在高维状态空间中学习最优策略。DQN的关键创新包括经验回放和目标网络，这些技术提高了训练的稳定性和收敛性。该算法在Atari游戏等领域取得了显著成功，展示了深度强化学习的潜力。