60、深度Q学习算法变体及TF - Agents库在Atari游戏中的应用

深度Q学习算法变体及TF - Agents库在Atari游戏中的应用

1. 深度Q学习算法的不稳定性

基础的深度Q学习（Deep Q - Learning）算法在学习玩Atari游戏时过于不稳定。为了解决这个问题，研究人员对算法进行了调整，产生了多种变体算法。

2. 深度Q学习算法变体

2.1 固定Q值目标（Fixed Q - Value Targets）

在基础的深度Q学习算法中，模型既用于预测又用于设置自身的目标，这会导致类似“狗追自己尾巴”的情况，使网络不稳定，可能出现发散、振荡、冻结等问题。
为了解决这个问题，研究人员使用了两个深度Q网络（DQN）：
- 在线模型（online model）：在每一步进行学习，并用于控制智能体移动。
- 目标模型（target model）：仅用于定义目标，它是在线模型的克隆。

以下是相关代码：

target = keras.models.clone_model(model)
target.set_weights(model.get_weights())

在 training_step() 函数中，计算下一个状态的Q值时使用目标模型：

next_Q_values = target.predict(next_states)

在训练循环中，定期（例如每50个回合）将在线模型的权重复制到目标模型： </