DQN神经网络小结（Pytorch版）

已于 2022-05-13 00:11:53 修改
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分类专栏： 人工智能 文章标签： pytorch 神经网络 深度学习
于 2022-05-07 00:38:29 首次发布
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版权
本文介绍了强化学习的基础概念，包括RL、QN、Sarsa，通过一个走棋游戏举例说明。详细讲解了DQN神经网络的原理，包括状态行为函数、Q-Learning与SARSA的区别，并给出了DQN的Pytorch实现，讨论了DQN中的关键点如经验回放缓冲区和双网络。最后，文章分享了在实现过程中遇到的坑和解决方案。

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前言

阅读此篇文章你将懂得，什么是QN ，什么是 Sarsa。如何手动编写环境，你将知道什么是DQN。此篇文章也是参考了大量的资料最后总结出来的，同时这个也是我两天的小结。

在开始之前我们需要介绍一下什么是 QN 然后什么是 DQN 什么是RL，这个东西能干什么？有什么神奇之处，这个其实也是我再次体会到数学的魅力的一次邂逅。

是什么是RL

RL 是一种机器学习方式叫做强化学习，它有什么特点，区别与监督学习它不需要我们手动提供标签，区别去无监督学习，它有一定的反馈机制，等价于提供了“标签” 。
在这里插入图片描述

所以什么是RL，这玩意是一种特殊的学习策略。为什么要学这个，其实也是巧合，有个老哥刚好在玩这个，然后我就发现这个和GAN有点像，它的策略。GAN我不行，这个我觉得我还是可以look look 的。而且我发现我似乎找到了一个好玩的点，所以抱着试一试的心态俺想look look。

今天也是会有两篇博文，一篇是这个，还有一篇是关于操作系统的，昨天晚上推那个DQ

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