原始 DQN 论文解读

深度Q网络（DQN）是深度学习在强化学习领域的一个里程碑，这篇论文由DeepMind团队在2015年发表，对后续的强化学习研究产生了深远的影响。

论文摘要

这篇论文提出了深度Q网络（DQN），一种基于深度学习的强化学习算法。DQN使用深度神经网络来估计值函数，并通过经验回放和目标网络来改善学习效率和稳定性。

主要贡献

1. 深度神经网络：使用深度神经网络来近似Q函数，提高了模型的复杂度和学习能力。
2. 经验回放：通过经验回放机制减少样本相关性，提高学习效率。
3. 目标网络：使用目标网络来稳定学习过程，减少梯度消失问题。

算法流程

1. 初始化参数和神经网络。
2. 选择动作，根据Q值和ε-greedy策略。
3. 执行动作，获取奖励和下一个状态。
4. 将经验存储到经验回放缓冲区。
5. 从经验回放缓冲区中随机抽取样本。
6. 计算目标Q值。
7. 更新Q网络参数。
8. 定期更新目标网络参数。

图片展示

DQN网络结构

经验回放机制

扩展阅读

想要了解更多关于DQN的信息，可以阅读以下文章：

• 《深度Q网络：原理与实现》
• 《深度强化学习综述》