DQN模型解析：深度强化学习的新方向

后端

2023-04-21 04:33:28

DQN：深度强化学习的开拓者

简介

强化学习是机器学习的一个分支，它使计算机能够在与环境的交互中学习执行任务。深度强化学习将深度学习技术应用于强化学习，创造了更强大的智能体。

DQN：深度神经网络和 Q-Learning 的结合

DQN（深度 Q 网络）是深度强化学习算法的代表作之一。它将深度神经网络与 Q-Learning 算法相结合，通过训练神经网络来估计状态的动作价值函数，从而实现最优动作的选择。

DQN 的工作原理

1. 状态的价值估计

DQN 的神经网络接受状态作为输入，输出每个动作的价值。这个价值代表了执行该动作在长期内获得奖励的期望值。

2. Q-Learning 算法

Q-Learning 算法通过比较实际的动作价值和估计的动作价值来更新神经网络的参数。误差越大，神经网络的参数更新得越多。

3. 行动选择

根据估计的价值，DQN 选择当前状态下的最优动作。

4. 经验回放

DQN 将其经验（状态、动作、奖励、新状态）存储在经验回放池中。

5. 神经网络的更新

DQN 从经验回放池中随机抽取一批经验来更新神经网络。这有助于稳定神经网络的学习过程。

DQN 在 Pytorch 中的实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        # 神经网络结构
        ...

    def forward(self, x):
        # 前向传递
        ...

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        # 初始化 Q 网络、目标 Q 网络、优化器、记忆库和 gamma 值
        ...

    def choose_action(self, state):
        # 根据 Q 值选择最优动作
        ...

    def update(self):
        # 从记忆库中抽取样本，计算目标 Q 值，并更新 Q 网络的参数
        ...

    def train(self, env, num_episodes):
        # 训练 DQNAgent
        ...