DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，由DeepMind公司在2013年提出。它是Q-learning算法的一种改进版本，通过使用深度神经网络作为函数逼近器来解决高维、连续或离散的复杂问题。
在传统的Q-learning中，每个状态-动作对都对应一个Q值，但在复杂环境中，这样的表示方式显然是不现实的。因此，DQN引入了深度神经网络，将状态作为输入，输出所有可能的动作对应的Q值。
DQN及其变种主要包括以下几个方面：
1. Double DQN：为了解决Q-learning中的过度估计问题，Double DQN算法将选择和评估分开，即选择动作时使用当前的策略，但评估Q值时使用固定的策略。
2. Dueling DQN：为了更好地处理状态和动作之间的关系，Dueling DQN将网络分为两部分，一部分用于评估状态的价值，另一部分用于评估动作的重要性。
3. Prioritized Experience Replay：在DQN中，经验回放是提高学习效率的重要手段，但是所有的经验都被同等对待。Prioritized Experience Replay则根据经验的重要性进行采样，优先学习重要的经验。
4. Noisy Nets：在探索的过程中，传统的ε-greedy策略可能会导致学习效率低下。Noisy Nets通过在权重上添加噪声，使得网络能够在没有探索的情况下也能进行有效的学习。
5. Distributional DQN：传统DQN只考虑期望回报，而Distributional DQN则考虑了回报的分布，从而能够更好地捕捉环境的不确定性。
以上就是DQN及其主要变种的基本介绍，这些变种都是针对DQN的一些缺点进行改进，以期在实际应用中取得更好的效果。
