如何在 Deep Q-Network 中高效选择 Q 值？

2024-03-28 16:50:21

Deep Q-Network 中 Q 值选择详解

前言

在深度强化学习领域，Deep Q-Learning 算法以其有效性和广泛的应用而闻名。Q 值选择是 Deep Q-Network (DQN) 中的关键步骤，决定着 agent 如何在给定状态下采取行动。本文将深入探讨如何从 DQN 中选择 Q 值，并解决有关 input_shape 参数的疑虑。

选择 Q 值

DQN 的输出是一个包含 Q 值的数组，其中每一行对应一个节点，每一列对应一个可能的动作。选择 Q 值的过程可以分为以下步骤：

计算每一行的最大 Q 值： 这表示在给定节点上所有可能动作的最高预期回报。
找出具有最大最大 Q 值的行： 这表示应该在该节点上执行的动作。

代码示例

以下 Python 代码展示了如何从 DQN 中选择 Q 值：

import numpy as np

# 假设 q_values 是 DQN 的输出
q_values = np.array([[0.1, 0.3, 0.2],
                      [0.4, 0.5, 0.6],
                      [0.7, 0.8, 0.9]])

# 计算每一行的最大 Q 值
max_q_values = np.max(q_values, axis=1)

# 找出具有最大最大 Q 值的行
max_q_row = np.argmax(max_q_values)

# 获取该行的所有 Q 值
q_values_max_row = q_values[max_q_row, :]

# 从该行中选择最大 Q 值对应的动作
action = np.argmax(q_values_max_row)

# 打印所选动作
print("选择的动作：", action)

Input_shape

DQN 的 input_shape 参数指定了输入到网络中的观察空间的形状。在你的案例中，你提到了 observation_space 的形状为 (1000, 3)，而 input_shape 中的第一维度却是 None。为了解决此问题，你需要将 input_shape 调整为以下形式：