深度强化学习贪吃蛇 DQN
本文提出了一种基于PyTorch的深度Q网络(DQN)贪吃蛇游戏实现方案。采用DuelingDoubleDQN架构，结合了Dueling DQN、Double DQN和目标网络软更新技术。系统通过pygame实现训练过程实时可视化，可直观观察蛇的移动和成长过程。创新性地设计了融合稀疏奖励(吃食物)和密集奖励(距离塑形)的智能奖励机制，有效加速学习过程。完整实现了包含经验回放、epsilon-gre
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基于 PyTorch 实现的深度 Q 网络 (DQN) 贪吃蛇游戏，采用 Dueling Double DQN 架构，支持训练过程实时可视化。
实时可视化训练: 使用 pygame 实现训练过程的实时渲染，可观察蛇的移动、吃食物、变长等过程
先进 DQN 架构: 采用 Dueling DQN + Double DQN + 目标网络软更新
智能奖励设计: 结合稀疏奖励(吃食物)和密集奖励(距离塑形)，加速学习
完整训练流程: 包含经验回放、epsilon-greedy 探索、批量训练等完整 DQN 组件
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