从零开始强化学习（五）：Deep Q-Network (DQN)——用神经网络解开强化学习的连续谜团

2023-11-28 14:21:50

Deep Q-Network（DQN）：通往连续状态强化学习殿堂的钥匙

在踏上强化学习的征程时，我们探索了马尔可夫决策过程 (MDP) 的各个方面。但当我们满怀期待地将目光投向现实世界时，残酷的现实给了我们当头一棒：现实中的强化学习常常面临着连续的状态空间，其中状态的数量是无穷无尽的。在这种情况下，我们无法再使用表格来存储价值函数，而传统的强化学习方法也显得无能为力。

Deep Q-Network (DQN) 的崛起：为连续状态空间开辟新路

Deep Q-Network (DQN) 应运而生，它巧妙地利用了深度神经网络的强大拟合能力，为连续状态空间下的强化学习困境开辟了一条康庄大道。DQN 将价值函数近似为一个神经网络，让神经网络的输出值代表特定状态下的动作价值函数 (Q 值)。通过不断训练神经网络，DQN 能够学习到状态与动作价值之间的复杂映射关系，为连续状态空间下的强化学习提供了有效的解决方案。

神经网络的价值函数近似：突破传统的限制

DQN 的核心思想在于将价值函数近似为一个神经网络。该神经网络接收状态作为输入，输出每个动作的 Q 值。通过训练神经网络，DQN 能够学习到状态与 Q 值之间的映射关系，从而为每个状态选择出具有最大 Q 值的动作。

import tensorflow as tf

class QNetwork(tf.keras.Model):

    def __init__(self, state_size, action_size):
        super(QNetwork, self).__init__()
        self.hidden1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
        self.hidden2 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
        self.output = tf.keras.layers.Dense(action_size)

    def call(self, state):
        x = self.hidden1(state)
        x = self.hidden2(x)
        return self.output(x)

时间差分学习：从经验中吸取教训

训练神经网络的过程涉及到一种称为时间差分学习 (TD-Learning) 的技术。TD-Learning 允许神经网络从经验中学习，不断调整其权重以最小化预测误差。

def td_loss(target_q_values, predicted_q_values, actions, rewards, next_states):
    return tf.reduce_mean(tf.square(target_q_values - predicted_q_values[tf.range(actions.shape[0]), actions]))

经验回放：打破训练数据的相关性

DQN 采用了一种称为经验回放的机制来提升训练效率。经验回放将智能体的经历存储在一个缓冲区中，并在训练神经网络时从缓冲区中随机抽取样本。这种方式可以打破训练数据的相关性，使神经网络能够更好地学习到状态与 Q 值之间的关系。

目标 Q 网络：稳定训练过程

为了稳定训练过程，DQN 引入了目标 Q 网络。目标 Q 网络是一个额外的神经网络，其权重定期从主 Q 网络更新。训练时，DQN 使用目标 Q 网络来计算动作价值目标，而主 Q 网络则负责预测动作价值。这种机制可以降低训练过程中的波动，使训练过程更加稳定。

DQN 的应用领域：从虚拟到现实

DQN 在强化学习领域拥有广泛的应用，包括：