强化学习dqn的简单介绍

强化学习中的深度 Q 网络 (DQN)

简介

深度 Q 网络 (DQN) 是一种强化学习算法,它使用神经网络来近似值函数,该值函数估计给定状态和动作对的期望回报。DQN 于 2013 年首次提出,它大幅提高了 Atari 游戏和其他复杂环境中强化学习的表现。

DQN 架构

DQN 架构包含以下关键组件:

环境:

DQN 训练的强化学习环境。

代理:

使用 DQN 算法进行学习的智能体。

奖励函数:

定义代理在环境中采取的行动的奖励。

动作空间:

代理可以在环境中采取的可能动作的集合。

值函数:

估计给定状态和动作对的期望回报。

目标网络:

用于产生稳定目标值的网络。

DQN 算法

DQN 算法通过以下步骤进行训练:1.

体验收集:

代理通过与环境交互收集经验,并将这些经验存储在重放缓冲区中。 2.

目标值更新:

目标网络通过定期复制主网络来更新。 3.

Mini-Batch 采样:

从重放缓冲区中随机抽取一个 mini-batch 的经验。 4.

计算损失:

计算主网络预测值与目标网络产生目标值之间的均方误差 (MSE) 损失。 5.

权重更新:

通过反向传播最小化损失函数来更新主网络的权重。

DQN 优点

强大的性能:

DQN 已被证明在各种任务中表现得非常好,包括玩 Atari 游戏、学习机器人控制和解决组合问题。

可伸缩性:

DQN 架构可以扩展到具有大动作和状态空间的环境。

数据效率:

DQN 可以使用重放缓冲区有效地利用数据,从而减少与环境交互所需的经验数量。

DQN 限制

计算密集:

DQN 的训练可能需要大量计算,尤其是对于复杂的环境。

不稳定:

DQN 训练可能不稳定,特别是当探索和利用之间的平衡不适当时。

过度拟合:

DQN 容易出现过度拟合,这会降低其在未见过状态中的性能。

应用

DQN 已成功应用于广泛的领域,包括:

游戏

机器人控制

推荐系统

优化

Powered By Z-BlogPHP 1.7.2

备案号:蜀ICP备2023005218号