强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。本教程将深入探讨强化学习的进阶概念和技术。

教程概览

  • Q-Learning：介绍Q-Learning的基本原理和实现。
  • Deep Q-Network (DQN)：讲解DQN及其在复杂环境中的应用。
  • Policy Gradient：探讨基于策略梯度的强化学习方法。
  • Actor-Critic 方法：介绍Actor-Critic框架及其优势。

Q-Learning

Q-Learning是一种无模型强化学习方法，它通过学习Q值（即状态-动作值）来指导决策。

  • Q值函数：定义为一个函数，它接受状态和动作作为输入，输出对应的Q值。
  • 更新规则：使用经验回放和目标网络来更新Q值。

Q-Learning示意图

Deep Q-Network (DQN)

DQN通过结合深度神经网络和Q-Learning，使得强化学习能够应用于更复杂的环境。

  • 优势：能够处理高维状态空间。
  • 挑战：需要大量的数据来训练网络。

DQN架构图

Policy Gradient

Policy Gradient方法直接优化策略函数，而不是Q值函数。

  • 优势：通常收敛速度较快。
  • 挑战：对噪声和探索策略敏感。

Actor-Critic 方法

Actor-Critic方法结合了策略梯度方法和Q-Learning的优点。

  • Actor：负责选择动作。
  • Critic：负责评估动作的质量。

Actor-Critic框架

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