深度强化学习(Deep Q-Network, DQN)是将深度学习与强化学习结合的经典算法,由Google DeepMind团队在2013年提出。它通过引入经验回放机制和目标网络解决传统Q学习的稳定性问题,为复杂环境下的智能决策提供了突破性方案。
核心原理
- Q函数逼近:使用深度神经网络替代传统Q表,直接学习状态-动作值函数。
- 经验回放(Experience Replay):将历史经验存储于缓冲区,随机抽样训练以提高数据利用率。
- 目标网络(Target Network):分离目标值计算网络,减少目标漂移带来的训练波动。
- ε-贪心策略:在探索与利用间平衡,逐步降低随机探索概率以收敛最优策略。
典型应用场景
- 游戏AI:如AlphaGo的早期版本、Atari游戏策略学习。
- 机器人控制:路径规划、动作优化等任务。
- 自动驾驶:交通场景决策与导航。
- 资源管理:如网络流量调度、能源分配系统。
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