11、强化学习：从深度Q网络到策略梯度方法

强化学习：从深度Q网络到策略梯度方法

在强化学习领域，有多种算法可用于解决不同的问题。本文将深入探讨深度Q网络（DQN）和策略梯度方法，介绍它们的原理、特点以及应用。

深度Q网络（DQN）

深度Q网络是一种强大的强化学习算法，它通过学习Q函数来预测在给定状态下采取不同行动的价值。

• Q学习基础
  • Q学习是一种抽象的数学结构，用于解决控制任务。Q函数接受一个状态作为输入，并预测在该状态下所有可能行动的价值，这些预测值称为Q值。
  • 可以根据Q值来决定采取的行动，常见的方法是贪心策略，即选择Q值最高的行动；也可以采用更复杂的选择过程。
  • 在训练初期，通常使用epsilon - 贪心方法进行行动选择，先随机采取行动进行探索，然后逐渐转向选择Q值最高的行动。
• DeepMind的DQN
  • DeepMind在2015年引入的DQN能够以超人的水平玩旧的Atari游戏。它采用了epsilon - 贪心行动选择策略、经验回放和目标网络。
  • 与我们的实现不同，DeepMind的DQN将游戏的最后4帧输入到Q网络中，因为单帧游戏画面的信息不足以确定游戏中物体的速度和方向，而这些信息对于决定采取何种行动很重要。
  • DeepMind的DQN使用了由两个卷积层和两个全连接层组成的神经网络架构，而我们使用了三个全连接层。卷积层的一个巨大优势是它独立于输入张量的大小，这使得模型可以在不同大小的网格上进行训练和泛化