深度Q学习（Deep Q-Learning，简称DQN）是深度学习在强化学习领域的一个重要应用。它通过结合深度神经网络和Q学习算法，实现了智能体在复杂环境中的自主学习和决策。
基本概念
Q值
Q值（Q-Value）是强化学习中用来评估某个状态-动作对的预期收益。具体来说，Q值代表了在某个状态下采取某个动作所能得到的最大累积奖励。
状态-动作空间
在DQN中，状态-动作空间指的是智能体可以观察到的所有可能状态和可以采取的所有可能动作的组合。
目标函数
DQN的目标函数是最大化智能体在整个学习过程中的累积奖励。具体来说，目标函数可以表示为：
[ J(\theta) = \mathbb{E}{s,a} [R{t+1} + \gamma \max_{a'} Q(s', a'; \theta) - Q(s, a; \theta)] ]
其中，( R_{t+1} ) 表示在状态 ( s ) 下采取动作 ( a ) 后得到的即时奖励，( \gamma ) 表示折扣因子，( Q(s', a'; \theta) ) 表示在状态 ( s' ) 下采取动作 ( a' ) 的Q值，( \theta ) 表示神经网络的参数。
DQN算法
DQN算法主要包括以下几个步骤：
- 初始化：初始化Q网络参数 ( \theta ) 和目标Q网络参数 ( \theta' )。
- 选择动作：根据当前状态 ( s ) 和Q网络 ( Q(s, \theta) ) 选择动作 ( a )。
- 执行动作：在环境中执行动作 ( a )，并得到新的状态 ( s' ) 和奖励 ( R )。
- 更新Q网络：使用经验回放（Experience Replay）机制，将当前状态-动作对 ( (s, a) )、新的状态-动作对 ( (s', a') ) 和奖励 ( R ) 存入经验池。
- 随机抽取经验：从经验池中随机抽取经验，并更新Q网络参数 ( \theta )。
图像展示
以下是一个DQN算法的示意图：
扩展阅读
更多关于深度Q学习的知识，可以参考以下链接：