深度强化学习中深度Q网络（Q-Learning+CNN）的讲解以及在Atari游戏中的实战（超详细 附源码）

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深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效

一、DQN算法简介

1：核心思想

深度Q网络算法（DQN）是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法，它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合，利用CNN对图像的强大表征能力，将视频帧视为强化学习中的状态输入网络，然后由网络输出离散的动作值函数，Agent再根据动作值函数选择对应的动作

DQN利用CNN输入原始图像数据，能够在不依赖于任意特定问题的情况下，采用相同的算法模型，在广泛的问题中获得较好的学习效果，常用于处理Atari游戏

2：模型架构

深度Q网络模型架构的输入是距离当前时刻最近的连续4帧预处理后的图像，该输入信号经过3哥卷积层和2个全连接层的非线性变换，变换成低维的，抽象的特征表达，并最终在输出层产生每个动作对应的Q值函数

具体架构如下

1：输入层

2：对输入层进行卷积操作

3：对第一隐藏层的输出进行卷积操作

4：对第二隐藏层的输出进行卷积操作

5：第三隐藏层与第四隐藏层的全连接操作

6：第四隐藏层与输出层的全连接操作

3：数据预处理 

包括以下几个部分

1：图像处理

2：动态信息预处理

3：游戏得分预处理

4：游戏随机开始的预处理

二、训练算法 

 DQN之所以能够较好的将深度学习与强化学习相结合，是因为它引入了三个核心技术 

1：目标函数

使用卷积神经网络结合全连接作为动作值函数的逼近器，实现端到端的效果，输入为视频画面，输出为有限数量的动作值函数

2：目标网络

设置目标网络来单独处理TD误差 使得目标值相对稳定

3：经验回放机制

有效解决数据间的相关性和非静态问题，使得网络输入的信息满足独立同分布的条件

 DQN训练流程图如下

 三、DQN算法优缺点

DQN算法的优点在于：算法通用性强，是一种端到端的处理方式，可为监督学习产生大量的样本。其缺点在于：无法应用于连续动作控制，只能处理具有短时记忆的问题，无法处理需长时记忆的问题，且算法不一定收敛，需要仔细调参

四、DQN在Breakout、Asterix游戏中的实战

接下来通过Atari 2600游戏任务中的Breakout，Asterix游戏来验证DQN算法的性能。

在训练过程中 Agent实行贪心策略，开始值为1并与环境进行交互，并将交互的样本经验保存在经验池中，点对于每个Atari游戏，DQN算法训练1000000时间步，每经历10000时间步，Agent将行为网络的参数复杂到目标网络，每经历1000时间步，模型进行一次策略性能评估

可视化如下 

训练阶段的实验数据如下

可以看出 有固定目标值的Q网络可以提高训练的稳定性和收敛性

loss变化如下 

 

 五、代码