26、深度强化学习算法概览

深度强化学习算法概览

1. 深度Q网络（Deep Q-Networks）

深度Q网络（DQN）是强化学习领域的重要算法，下面将详细介绍其相关内容。

1.1 深度学习架构基础

• 基础知识 ：包括深度学习的基本概念、神经网络的工作原理等。
• 常见神经网络架构 ：如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，不同架构适用于不同类型的数据。
• 深度学习框架 ：如TensorFlow、PyTorch等，为实现DQN提供了便捷的工具。

1.2 深度强化学习与深度Q学习

深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优势，深度Q学习则是其中的一种重要方法。
- 经验回放（Experience Replay） ：将智能体的经验存储在经验池中，随机从中采样进行训练，减少数据之间的相关性，提高训练的稳定性。
- Q网络克隆（Q-Network Clones） ：使用目标网络来稳定训练过程，目标网络的参数定期更新。

1.3 神经网络架构与实现

• 神经网络架构 ：通常使用多层感知机或卷积神经网络来近似Q值函数。
• 实现DQN ：以下是实现DQN的一般步骤：
  1. 定义神经网络模型。