玩游戏不是梦！用深度Q网络开启你的强化学习之旅

人工智能

2023-01-20 12:19:16

强化学习：与环境博弈，打造智能体

强化学习，一种人工智能技术，犹如一场智能体与环境的博弈。它让智能体能够在交互中不断学习，犹如一位经验丰富的棋手，在与对手的博弈中不断提高自身水平。

深度 Q 网络：游戏中的秘密武器

深度 Q 网络（DQN）是强化学习中的利器，基于深度学习的强大算法。它利用神经网络来估算每个动作的价值函数，就好比智能体脑海中的一张作战地图，指引着它走向最佳决策。DQN 通过不断学习和微调，让智能体能够预见未来行动的后果，做出最优选择。

游戏战场：DQN 的竞技场

游戏世界为强化学习提供了完美的试炼场。游戏中清晰的目标和可量化的奖励，恰似一场场博弈。庞大的数据集，更是为 DQN 训练提供了丰富的粮草，助其不断进化，提升作战能力。

强化学习的征途：从新手到大师

如果你想成为强化学习领域的达人，DQN 是一个绝佳的起点。它相对容易上手，但威力却不容小觑。在围棋、国际象棋和星际争霸等著名游戏中，DQN 都曾大显身手，战绩斐然。

DQN 的核心概念，揭开博弈的奥秘

马尔可夫决策过程（MDP）： 强化学习的数学框架，定义了状态、动作、奖励等元素。
强化学习算法： 指导智能体学习 MDP 模型的算法，DQN 便是一种基于深度学习的算法。
神经网络架构： DQN 通常采用多层前馈神经网络，负责估算动作价值函数。
状态转移函数： 了智能体执行某动作后，环境如何变化。
奖励函数： 定义了智能体执行某动作后获得的奖励。
动作值函数： 给出了在特定状态下执行特定动作的预期奖励。
贪婪策略： 总是选择价值最高的动作。
ε-贪婪策略： 以一定概率选择价值最高的动作，以一定概率随机探索。
探索与利用： 探索新动作以获取信息，利用已有知识获取最大奖励。
深度强化学习应用： 从游戏 AI 到医疗诊断，深度强化学习正广泛应用于多个领域。

代码示例：用 Python 实现一个简单的 DQN

import numpy as np
import tensorflow as tf

class DQNAgent:
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        self.state_size = env.observation_space.shape[0]
        self.action_size = env.action_space.n

        self.model = self.build_model()

    def build_model(self):
        inputs = tf.keras.Input(shape=(self.state_size,))
        x = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(inputs)
        x = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(x)
        outputs = tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear')(x)

        model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
        model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

        return model

    def act(self, state):
        state = np.expand_dims(state, axis=0)
        q_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(q_values[0])

    def train(self, experiences):
        states, actions, rewards, next_states, dones = experiences

        target_q_values = self.model.predict(next_states)
        target_q_values[dones] = rewards

        loss = self.model.train_on_batch(states, target_q_values)
        return loss