在上篇中，我们探讨了深度学习在强化学习中的应用，了解了如何利用深度神经网络来近似价值函数和策略。在本篇文章中，我们将深入到深度强化学习的重要算法之一——DQN（Deep Q-Network）算法。DQN不仅利用了深度学习的强大能力，还解决了传统Q学习方法的一些局限性，使得智能体能够在复杂的环境中进行决策。
DQN算法概述
DQN算法是由DeepMind在2013年提出的，旨在使用深度学习的方法来处理具有高维状态空间的强化学习问题。与传统的Q学习方法相比，DQN利用深度神经网络来逼近Q值函数。
Q值函数
在强化学习中，Q值函数$Q(s, a)$表示在状态$s$下采取动作$a$能获得的预期回报。DQN通过神经网络来估计这个函数，即使用一个参数化的函数$Q(s, a; \theta)$，其中$\theta$是神经网络的参数。
DQN的基本框架
DQN的基本框架主要包括以下几个步骤：
- 环境交互：智能体与环境交互，通过状态$s_t$观察环境的状态，并选择动作$a_t$。
- 奖励反馈：环境根据智能体的动作给出奖励$r_t$，并返回新的状态$s_{t+1}$。
- 经验回放：将$(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})$元组存储到经验回放池中。
- 目标网络和训练：定期从经验回放池中随机采样一个批次，更新神经网络参数，以减少Q值函数的逼近误差。
经验回放
在DQN中引入经验回放是其关键创新之一。它可以缓解样本之间的相关性，提供更稳定的学习过程。经验回放的应用允许智能体记住之前的交互，打破了时间序列的相关性，从而提高了学习效率。
经验回放的实现
在实践中，经验回放可以通过一个FIFO（先进先出）队列来实现，存储固定数量的交互记录。例如，Python中的实现如下：
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| import random
from collections import deque
class ReplayBuffer:
def __init__(self, max_size):
self.buffer = deque(maxlen=max_size)
def add(self, experience):
self.buffer.append(experience)
def sample(self, batch_size):
return random.sample(self.buffer, batch_size)
def size(self):
return len(self.buffer)
|
DQN的损失函数
DQN的核心在于通过最小化损失函数来更新网络。损失函数通常定义为：
$$
L(\theta) = \mathbb{E}_{(s,a,r,s’) \sim D} \left[ (y - Q(s, a; \theta))^2 \right]
$$
其中，目标$y$是由以下公式计算的：
$$
y = r + \gamma \max_{a’} Q(s’, a’; \theta^{-})
$$
这里，$\gamma$是折扣因子，$Q(s’, a’; \theta^{-})$是来自目标网络的Q值。目标网络是一个延迟更新的网络，用来稳定学习过程。
案例：CartPole环境的DQN实现
为了更好地理解DQN算法，下面以OpenAI的CartPole环境为例，展示一个简单的DQN实现。
环境设置
首先，确保安装了OpenAI Gym库，命令如下：
然后我们可以定义CartPole的DQN算法：
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| import numpy as np
import gym
import tensorflow as tf
class DQNAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = ReplayBuffer(max_size=2000)
self.gamma = 0.95
self.epsilon = 1.0
self.epsilon_decay = 0.995
self.epsilon_min = 0.01
self.model = self._build_model()
def _build_model(self):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001))
return model
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
q_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(q_values[0])
def replay(self, batch_size):
minibatch = self.memory.sample(batch_size)
for state, action, reward, next_state in minibatch:
target = reward
if next_state is not None:
target += self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
target_f = self.model.predict(state)
target_f[0][action] = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
|
主程序
继续定义主循环，与环境交互并训练模型：
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| if __name__ == "__main__":
env = gym.make('CartPole-v1')
agent = DQNAgent(state_size=4, action_size=2)
for e in range(1000):
state = env.reset()
state = np.reshape(state, [1, 4])
for time in range(500):
action = agent.act(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
reward = reward if not done else -10
next_state = np.reshape(next_state, [1, 4])
agent.memory.add((state, action, reward, next_state))
state = next_state
if done:
print(f"Episode: {e+1}, score: {time}, e: {agent.epsilon:.2}")
break
if len(agent.memory.buffer) > 32:
agent.replay(32)
if agent.epsilon > agent.epsilon_min:
agent.epsilon *= agent.epsilon_decay
|
总结
DQN算法通过引入深度学习和经验回放，成功地扩展了传统Q学习的应用范围。它能够处理复杂的、高维的状态空间，使得智能体在多种环境中更为高效地进行学习。在下一篇文章中，我们将深入探讨DQN