12、深度Q网络（DQN）及其改进方法详解

深度Q网络（DQN）及其改进方法详解

1. 深度Q网络（DQN）基础

深度Q网络（DQN）是一种强大的强化学习算法，与SARSA有诸多相似之处，但也存在关键差异。DQN利用下一个状态的最大Q值来计算Q目标值，这使得它能够学习到最优Q函数，而不是对应于当前策略的Q函数，因此属于离策略算法。

1.1 经验回放机制

DQN的一个重要特性是经验回放，它允许智能体重用之前存储在经验回放内存中的经验。以下是经验回放采样的代码示例：

# slm_lab/agent/memory/replay.py

class Replay(Memory):
    ...
    @lab_api
    def sample(self):
        self.batch_idxs = self.sample_idxs(self.batch_size)
        batch = {}
        for k in self.data_keys:
            if k == 'next_states':
                batch[k] = sample_next_states(self.head, self.max_size,
                                              self.ns_idx_offset, self.batch_idxs, self.states,
                                              self.ns_buffer)
            else: