零基础入门：用快马轻松搭建第一个DQN模型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个面向初学者的DQN教学项目，要求：1) 使用最简单的CartPole环境 2) 分步骤解释DQN核心概念 3) 提供可交互的代码单元格 4) 包含训练过程实时可视化 5) 添加常见问题解答。代码注释要详细易懂，避免使用高级编程技巧，优先使用Keras高级API。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近尝试用强化学习解决实际问题时，发现深度Q网络(DQN)是个不错的入门选择。作为新手，我在InsCode(快马)平台上完成了第一个DQN项目，整个过程比想象中简单很多。下面分享我的学习笔记，希望能帮助同样想入门的朋友。

1. 准备工作与环境选择

强化学习需要模拟环境来训练智能体，我们选择经典的CartPole（平衡杆）环境。这个环境状态简单（只有4个观测值），动作空间小（左右移动），非常适合新手理解核心概念。

1. 环境理解：CartPole的目标是通过左右移动小车，让杆子保持竖直状态不倒。每次成功保持平衡都会获得+1奖励，最大步数为200。
2. 工具准备：在快马平台新建项目时，系统已预装好gymnasium库（原OpenAI Gym的维护分支），无需手动配置Python环境。

2. DQN的核心概念拆解

深度Q网络结合了Q-learning和神经网络，主要解决传统Q表无法处理高维状态的问题。关键点包括：

• 经验回放：存储历史经验（状态、动作、奖励等）到记忆库，训练时随机抽取样本，打破数据相关性。
• 目标网络：使用独立的网络计算目标Q值，减少训练波动。
• ε-贪婪策略：以ε概率随机探索新动作，否则选择当前最优动作，平衡探索与利用。

3. 模型构建与训练流程

使用Keras高级API可以大大简化代码量。主要分五步实现：

1. 构建网络：输入层（4节点对应状态）→两个隐藏层（24节点+ReLU激活）→输出层（2节点对应动作）。
2. 经验存储：用deque实现记忆库，保存最近的1000条经验。
3. 训练循环：
4. 每步执行动作并存储经验
5. 每4步从记忆库抽样32条经验训练
6. 每100步同步目标网络参数
7. 策略衰减：ε从1.0线性衰减到0.01，前80%训练步完成衰减。
8. 可视化：实时绘制每轮的总奖励曲线，直观观察学习进展。

4. 实际训练观察

在快马平台运行时，我注意到几个关键现象：

• 初期奖励曲线剧烈波动（智能体随机尝试动作）
• 约50轮后出现第一次持续平衡（最高奖励200）
• 100轮后模型基本稳定，但偶发崩溃（需进一步调参）

5. 常见问题与解决

Q：训练后智能体表现不稳定？ A：尝试增大记忆库容量（如2000条）、降低学习率（如0.0005）、延长ε衰减步数。

Q：GPU资源不够怎么办？ A：CartPole环境计算量小，CPU训练完全足够。快马平台默认提供基础算力支持。

Q：如何应用到其他环境？ A：只需修改环境初始化代码（如env = gym.make('MountainCar-v0')），调整网络输入输出维度即可。

平台使用体验

在InsCode(快马)平台完成这个项目特别顺畅：

1. 无需安装任何库，打开网页直接开写
2. 代码单元格可以分段执行，方便调试每个模块
3. 训练过程的可视化结果直接内嵌显示
4. 一键保存项目后，下次登录还能继续训练

对于想快速验证强化学习想法的新手，这种开箱即用的体验实在太友好了。如果你们也感兴趣，不妨用这个简单的CartPole项目开启DQN之旅吧！

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   创建一个面向初学者的DQN教学项目，要求：1) 使用最简单的CartPole环境 2) 分步骤解释DQN核心概念 3) 提供可交互的代码单元格 4) 包含训练过程实时可视化 5) 添加常见问题解答。代码注释要详细易懂，避免使用高级编程技巧，优先使用Keras高级API。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果