强化学习-dqn.pdf

强化学习是一种机器学习方法，它让智能体通过与环境交互来学习最优策略，以最大化长期累积奖励。在强化学习中，DQN（Deep Q-Network）是一种基于值的学习算法，它利用深度学习的力量来近似Q函数，即动作价值函数。 Q函数表示在给定状态下执行某个动作的预期回报，它是策略函数π的函数，即Qπ(st, at)。在DQN中，我们特别关注最优Q函数Q*(st, at)，它给出了在状态st下能获得的最大期望回报，不依赖于任何特定的策略π。Q*(st, at)可以被视为一种指导智能体决策的“先知”，告诉智能体在当前状态下应该采取哪个动作以期望获得最大奖励。 DQN算法的核心是使用TD（Temporal Difference）学习，这是一种无模型的强化学习方法，它通过估计当前状态和下一个状态之间的值函数差来更新Q函数。在DQN中，我们训练一个神经网络来近似Q函数，通常称为Q网络，其权重表示为w。网络的输入是状态s，输出是一系列的动作评分，对应于每个可能动作的Q值。 在训练过程中，DQN采用经验回放缓冲区来存储过去的经历，这样可以减少环境状态的关联性，并使用这些经验来更新Q网络。此外，为了稳定训练，DQN引入了目标网络，这是一个固定的Q网络副本，用于计算TD目标，而主网络则负责学习和更新。随着时间的推移，目标网络的参数会周期性地同步到主网络，以保持一定的稳定性。 在解决像超级玛丽这样的游戏时，DQN可以通过观察游戏屏幕作为输入，然后通过卷积层提取图像特征，随后的全连接层将这些特征映射到输出层，即每个动作的Q值。通过不断试错并学习从奖励中，DQN能够逐步优化其策略，最终找到接近最优的行动方案。 DQN结合了深度学习的表示能力与强化学习的决策制定过程，通过TD学习和经验回放等技术，使得智能体能够在复杂的环境中学习高效的行为策略，即使面对高维度和连续的行动空间。这种方法不仅在游戏领域表现出色，还在机器人控制、资源管理等多种问题中得到广泛应用。