9、使用Q学习进行导航：深度Q网络的实践

使用Q学习进行导航：深度Q网络的实践

在深度学习领域，Q学习是一种强大的强化学习技术，可用于解决各种决策问题。本文将介绍如何使用Q学习来训练一个神经网络，使其能够在Gridworld游戏中找到最优路径。

1. 构建神经网络

我们将构建一个三层的神经网络，其宽度分别为164（输入层）、150（隐藏层）和4（输出层）。你可以尝试添加更多的隐藏层或调整隐藏层的大小，以获得更好的结果。为了便于在个人CPU上进行训练，我们选择了一个相对较浅的网络结构。

import numpy as np
import torch
from Gridworld import Gridworld
import random
from matplotlib import pylab as plt

l1 = 64
l2 = 150
l3 = 100
l4 = 4

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(l1, l2),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(l2, l3),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(l3, l4)
)

loss_fn = torch.nn.MSELoss()
learning_rate = 1e-3
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
gamma = 0.9
epsilon = 1.0

2. 引入Gridworld游戏引擎