33、深度强化学习中的双Q学习与注意力机制应用

深度强化学习中的双Q学习与注意力机制应用

1. 双Q学习算法原理

在强化学习中，Q学习是一种常用的方法，用于学习最优策略。然而，传统的Q学习在训练过程中存在一些问题，例如目标Q值的不稳定和动作值的高估。为了解决这些问题，双Q学习（Double Q - learning）应运而生。

传统Q学习中，目标Q值的计算方式为：
[Q_{new} = r_t + \gamma \cdot \max(Q(s_{t + 1}))]
这种计算方式会导致目标Q值不断变化，使得训练不稳定。为了稳定训练，引入了目标网络 (Q’)，目标Q值的计算变为：
[Q_{new} = r_t + \gamma \cdot \max(Q’(s_{t + 1}))]
但即使使用了目标网络，由于使用了 (\max) 函数，仍然会导致动作值的高估。双Q学习通过将动作值估计和动作选择分离来解决这个问题。具体步骤如下：
1. 使用主Q网络 (Q) 基于 (\epsilon) - 贪心策略选择动作。
2. 计算 (Q_{new}) 时，先找到主Q网络 (Q) 的 (\arg\max)，即 (a = \arg\max(Q(s_{t + 1})))。
3. 使用 (a) 索引目标网络 (Q’)，得到 (x = Q’(s_{t + 1})[a])。
4. 最终目标Q值为 (Q_{new} = r_t + \gamma \cdot x)。

以下是双Q学习在代码中的实现：

state_batch, action_batch, reward_batch, state2_batch,