DQN（Deep Q-Network）是深度学习在强化学习领域的一个里程碑式的工作，它结合了深度神经网络和Q-Learning，使得深度学习能够应用于复杂环境的决策问题。

DQN 核心思想

DQN的核心思想是将Q-Learning与深度神经网络结合，使用神经网络来近似Q函数，从而避免手动设计状态特征。以下是DQN的主要组成部分：

  • 状态空间 (State Space): 环境的当前状态。
  • 动作空间 (Action Space): 可供选择的动作集合。
  • 奖励函数 (Reward Function): 根据动作和环境状态的变化来评估动作的好坏。
  • Q函数 (Q-Function): 估计给定状态下采取某个动作的期望回报。
  • 神经网络 (Neural Network): 用于近似Q函数。

DQN 工作流程

  1. 初始化：初始化Q表和神经网络参数。
  2. 选择动作：根据当前状态选择动作，可以使用ε-greedy策略。
  3. 执行动作：在环境中执行所选动作，得到新的状态和奖励。
  4. 更新Q值：使用经验回放和目标网络来更新Q值。
  5. 重复步骤 2-4：不断重复以上步骤，直到达到训练目标。

图片示例

以下是一个经典的DQN架构图：

Deep Q Network architecture

扩展阅读

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