尽管深度Q网络（DQN）算法为将神经网络 (neural network)应用于强化学习 (reinforcement learning)任务提供了坚实的基础，但其原始形式仍有改进空间。一个显著的问题是，标准DQN倾向于高估动作值，$Q(s, a)$，这有时会导致次优策略和训练过程中的不稳定。

本章将通过引入DQN框架的关键增强措施来解决这些局限性。你将学到：

• Q学习和标准DQN中Q值高估问题的起因。
• 双DQN (DDQN) 如何修改更新规则，将动作选择与动作评估分离开来，从而减轻高估偏差。
• 对偶网络架构的原理，它将状态值函数$V(s)$和动作优势函数$A(s, a)$的估计区分开来。
• 这些改进如何结合使用，并对优先经验回放等技术进行简要介绍。

在本章结束时，你将明白这些变体如何在原始DQN的基础上构建，以创建更稳定、更有效的智能体，并且你将练习实现双DQN。