12、深度强化学习中的深度Q学习：架构、框架与实践

深度强化学习中的深度Q学习：架构、框架与实践

1. 人工神经网络基础

人工神经网络（ANN）能够处理非线性或不连续问题，这使其可以近似非线性函数或进行非线性分类。ANN通过改变权重值来“学习”，在每次更新时，训练程序会根据误差函数的梯度来调整权重。关键在于通过反复刺激黑盒并修正其估计值，迭代更新权重。只要有足够的数据和时间，ANN就能准确预测数值或类别。

2. 常见神经网络架构

2.1 多层感知器（MLPs）

MLPs是深度学习中最简单和传统的架构。多层神经网络完全连接且前馈，上一层每个神经元的输出都传递到下一层的每个神经元。输入层的神经元数量与数据大小相同，输出层的大小设置为类别数量，并通常通过softmax函数提供类别上的概率分布。

2.2 深度信念网络（DBNs）

DBNs与MLPs类似，但顶部两层（或更多层）之间的连接是无向的，信息可以从第二层传回第一层。无向层是受限玻尔兹曼机（RBMs），RBMs可对数据进行建模，MLP层则基于该模型进行分类。不过，RBMs的训练难度会随网络规模增大而增加。

2.3 自编码器

自编码器的架构中间变窄，类似沙漏。其目标是在中间变窄的约束下，尽可能重现输入数据。例如，如果中间有两个神经元且重现结果可接受，就可以用这两个神经元的输出来表示数据，实现数据压缩。许多架构将自编码器用作自动特征提取的一种形式。

2.4 卷积神经网络（CNNs）

CNNs适用于个体观测局部相关的领域，如图像、自然语言和时间序列。其基本原理是通过一组卷积滤波器对数据进行预处理，经过多层滤波后将结果输入MLP。训练