DQN(Deep Q-Network) - 原理与代码实例解说
1. 背景介绍
1.1 强化学习概述
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个告急分支,它主要研究如何让智能体(Agent)通过与环境的交互来学习最优策略,以获得最大的累积嘉奖。与监督学习和无监督学习不同,强化学习不必要预先准备好标注数据,而是通过智能体与环境的交互过程中不断试错和学习,终极学到最优策略。
1.2 Q-Learning 算法
Q-Learning 是一种经典的无模型、离线策略强化学习算法。它通过学习动作-状态值函数 Q(s,a) 来找到最优策略。Q(s,a) 表现在状态 s 下接纳动作 a 可以获得的盼望将来累积嘉奖。Q-Learning 的焦点是通过不断更新 Q 值来逼近最优 Q 函数 Q*(s,a)。
1.3 DQN 的提出
尽管 Q-Learning 在一些简朴环境中取得了不错的效果,但在面对大状态空间问题时,存储 Q 表变得不实际。为了解决这一问题,DeepMind 在 2013 年提出了 DQN(Deep Q-Network)[1],通过深度神经网络来拟合 Q 函数,使得 Q-Learning 可以应用到更加复杂的环境中。DQN 的提出掀起了深度强化学习的研究高潮。
2. 焦点概念与联系
2.1 M
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