في تعلم التعزيز، غالباً ما يكون من الصعب تلقائيّة اتّخاذ القرارات السريعة ذات الأبعاد العالية في البيئات الديناميكية، خاصة عندما تتطلب المجالات التفاعل عبر الإنترنت والاستراتيجيات المتكيفة مثل ألعاب الويب. يقترح هذا العمل إطارًا متطورًا ومُتكيفًا للشبكات العميقة Q (FDQN) يمكنه معالجة هذا التحدي بنهج ذاتي التكيف، حيث يقوم بمعالجة البيانات الحسية ذات الأبعاد العالية في الوقت الفعلي باستخدام شبكة الاعصاب المُ��هرة (CNN)، ويتكيّف بشكل ديناميكي على هندسة النموذج لمساحات الأفعال المتغيرة في بيئات الألعاب المختلفة، مما يجعله يتفوق على نماذج الأساس السابقة في مجموعة متنوعة من ألعاب Atari ولعبة الديناصور في كروم كأساس للمقارنة. باستخدام سياسة epsilon-greedy، يتم تحقيق التوازن الفعّال بين التعلم الجديد والاستغلال لتحسين الأداء، وقد تم تصميمه ببنية قابلة للتوسيع بحيث يمكن تكييفه بسهولة مع ألعاب HTML الأخرى دون اللجوء إلى تعديل الجزء الأساسي من الإطار. لقد أثبت الإطار FDQN أنه قادر على حل مهمة محددة جيداً في ظروف المختبر، ولكن الأهم من ذلك أنه يناقش التطبيقات المحتملة للأحوال الواقعية الأكثر تحدياً ويُعد نقطة بداية للبحث المستقبلي حول التحكم الآلي في الألعاب وغيرها.