55、深度Q学习算法：从基础到实践

深度Q学习算法：从基础到实践

1. 学习历史与基础回顾

在之前的实验中，学习历史的可视化结果显示，在大约30个回合后，智能体学会了一条通往目标状态的短路径。此后，回合的长度大致相同，仅因 𝜖 -贪心策略存在微小偏差。

之前我们实现了用于网格世界示例的Q学习算法。该示例具有大小为30的离散状态空间，使用Python字典存储Q值即可。然而，实际情况中状态数量可能非常大，甚至近乎无限，也可能是连续状态空间。而且，部分状态在训练中可能从未被访问，这对智能体处理未见过的状态造成了挑战。

为解决这些问题，我们采用函数近似方法，定义参数化函数 𝑣𝑊(𝑥𝑠) 来近似真实值函数，即 𝑣𝑊(𝑥𝑠) ≈ 𝑣𝜋(𝑠) ，其中 𝑥𝑠 是一组输入特征（或“特征化”状态）。当近似函数 𝑞𝑊(𝑥𝑠, 𝑎) 为深度神经网络（DNN）时，得到的模型称为深度Q网络（DQN）。训练DQN模型时，权重根据Q学习算法更新。

2. 深度Q学习算法训练DQN模型

使用深度Q学习算法训练DQN模型时，需要对之前的标准Q学习方法进行一些修改。

2.1 动作选择方法的修改

在之前的Q学习代码中，智能体的 choose_action() 方法只是简单地访问字典中存储的动作值。现在，该函数需要进行修改，通过神经网络模型的前向传播来计算动作值。

2.2 重放记忆（Replay Memory）

之前的表格Q学习方法可以独立更新特定状态 - 动作对的值。但使用神经网络近似 𝑞(𝑠, 𝑎) 时，更新一个状态 - 动作对的权重可能会影响其他状态的输出。而且，在Q学