60、深度Q学习变体与TF - Agents库在Atari游戏中的应用

深度Q学习变体与TF - Agents库在Atari游戏中的应用

1. 深度Q学习算法变体

深度Q学习（Deep Q - Learning）算法有多种变体，这些变体能够稳定并加速训练过程。

1.1 固定Q值目标

在基本的深度Q学习算法中，模型既用于预测，又用于设置自身的目标，这可能导致类似“狗追自己尾巴”的情况，使网络不稳定，出现发散、振荡、冻结等问题。为解决此问题，研究人员使用两个深度Q网络（DQN）：
- 在线模型 ：在每一步学习，并用于控制智能体移动。
- 目标模型 ：仅用于定义目标，是在线模型的克隆。

以下是相关代码实现：

target = keras.models.clone_model(model) 
target.set_weights(model.get_weights())

在 training_step() 函数中，计算下一个状态的Q值时使用目标模型：

next_Q_values = target.predict(next_states)

在训练循环中，定期（如每50个回合）将在线模型的权重复制到目标模型：

if episode % 50 == 0: 
    target.set_weights