7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

引言

深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

1. 强化学习的基本框架

强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大化累积奖励来完成任务。强化学习的基本框架包括以下几个核心组件：

• 状态（State）：表示智能体在环境中的当前情境。
• 动作（Action）：智能体可以在当前状态下执行的行为。
• 奖励（Reward）：智能体在执行动作后，环境反馈给智能体的信号，用于评估该动作的好坏。
• 策略（Policy）：智能体基于当前状态选择动作的策略，可以是确定性的（确定动作）或随机性的（选择动作的概率分布）。
• 价值函数（Value Function）：用于评估智能体在某一状态下的长期收益。

强化学习的目标是找到一个最优策略，使得智能体在与环境的交互过程中，能够获得最大的累积奖励。

强化学习框架示意图：

[ 环境 ] -- 状态 --> [ 智能体 ] -- 动作 --> [ 环境 ]
     ^                                           |
     |------------------ 奖励 -------------------|

2. 深度Q网络（DQN）的工作原理

深度Q网络（DQN）是深度强化学习中的经典算法之一，通过引入深度神经网络来近似Q值函数，从而解决了传统Q学习算法在高维状态空间中的局限性。

• Q学习的基本思想：Q学习通过学习Q值函数$Q(s,a)$，来估计在状态$s$下执行动作$a$后，能够获得的累积奖励。智能体在每个状态下选择具有最高Q值的动作，从而获得最大化的累积奖励。

• DQN的改进：DQN使用深度神经网络来近似Q值函数，克服了传统Q学习在高维状态空间中的计算难题。同时，DQN引入了经验回放和目标网络两项关键技术，稳定了训练过程。

  • 经验回放（Experience Replay）：通过将智能体的经验存储在一个回放池中，DQN能够在每个训练步骤中随机抽取小批量样本进行训练，从而打破数据的相关性，提升模型的泛化能力。

  • 目标网络（Target Network）：DQN使用一个独立的目标网络来计算目标Q值，定期更新该目标网络的参数，以减少Q值估计的波动，稳定训练过程。

• DQN的更新公式：

$$y=r+\gamma \underset{a^{\prime }}{\max }$$