DQN¶

一、DQN介绍¶

DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度强化学习的算法，由Google DeepMind的研究团队在2013年提出。它结合了深度神经网络和Q-learning算法，旨在解决强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP）问题。

在传统的强化学习中，Q-learning被广泛应用于解决马尔可夫决策过程问题。Q-learning是一种基于值函数的学习方法，通过学习一个值函数Q(s, a)，来评估在状态s下采取行动a的价值。然后，智能体根据值函数选择最优的行动来最大化累积奖励。

DQN通过引入深度神经网络来近似值函数Q(s, a)。这样做的好处是可以处理高维的状态空间，使得DQN能够处理更加复杂的问题。DQN的网络结构通常包括多个隐藏层，使用卷积神经网络（CNN）来处理输入的图像或者其他感知数据。

DQN的训练过程包括两个关键的技术：经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）。经验回放是一种存储和重用智能体与环境交互的经验的方法，通过随机采样经验来进行网络的训练，减少数据间的相关性。目标网络用于计算目标Q值，通过固定一个旧的网络来生成目标Q值，从而增加训练的稳定性。

DQN的训练目标是最小化预测Q值与目标Q值之间的均方差损失。通过反向传播算法，DQN可以不断地优化深度神经网络的参数，从而逐步提高智能体的策略。

DQN在许多任务中取得了显著的成功，包括Atari游戏和围棋等。它的创新之处在于将深度学习与强化学习相结合，使得智能体能够从原始像素级别的输入中学习，并在没有人类先验知识的情况下获得高水平的性能。