DQN 和 QLearning 相同

DQN（深度 Q 网络）和 Q 学习都是一种强化学习方法，都是基于值函数的学习算法，但是它们也有一些不同之处。

QLearning 是基于表格的强化学习算法，它通过不断更新 Q 值来学习最优策略，但是它的局限性在于状态空间非常大时，需要存储和更新的 Q 值表格会变得非常大，不利于实际应用。

DQN 是一种深度强化学习算法，它使用深度神经网络来估计 Q 值函数，通过神经网络的非线性拟合能力，可以处理状态空间非常大的问题。此外，DQN 还引入了经验回放和目标网络等技术，使得学习更加稳定和高效。

因此，可以说 DQN 是 QLearning 的一种扩展和改进。