【深度学习】最强算法之：深度Q网络（DQN）

1、引言

小屌丝：鱼哥， 马上清明小长假了， 你这准备去哪里玩啊？
小鱼：哪也不去，在家待着
小屌丝：在家？ 待着？ 干啥啊？
小鱼：啥也不干，床上躺着
小屌丝：床上… 躺着… 做啥啊？
小鱼：啥也不做，睡觉
小屌丝：睡觉？？ 这大白天的，确定睡觉？
小鱼：我擦… 你这wc~
小屌丝：我很正经的好不好。
小鱼：… 我有点事，待会说
小屌丝： 待会，没时间了哦
小鱼：那就在多几个待会的
小屌丝：这火急火燎的， 肯定"有事"。

2、深度Q网络

2.1 定义

深度Q网络（DQN）是一种结合了深度学习和Q-learning的强化学习算法。它通过深度神经网络逼近值函数，并利用经验回放和目标网络等技术，使得Q-learning能够在高维连续状态空间中稳定学习。

2.2 原理

DQN的核心原理是利用深度神经网络来估计Q值函数。
在每个时刻，DQN根据当前状态s和所有可能的动作a计算出一组Q值，然后选择Q值最大的动作执行。
执行动作后，环境会给出新的状态s’和奖励r，DQN将这些信息存储到经验回放缓存中。

在训练过程中，DQN从经验回放缓存中随机采样一批历史数据，利用这些数据进行梯度下降更新神经网络参数。

此外，DQN还引入了目标网络来稳定学习过程，即每隔一定步数将当前网络参数复制给目标网络，用于计算目标Q值。

2.3 实现方式

实现DQN主要包括以下步骤：

• 初始化深度神经网络（Q网络）和目标网络（目标Q网络）。
• 初始化经验回放缓存。
• 对于每个训练回合：
  • 初始化状态s。
  • 对于每个时间步t：
    • 使用ε-贪婪策略选择动作a。
    • 执行动作a，观察奖励r和新状态s’。
    • 将经验(s, a, r, s’)存储到经验回放缓存中。
    • 从经验回放缓存中采样一批数据，计算损失函数并更新Q网络参数。
    • 每隔一定步数更新目标网络参数。
  • 重复上述步骤直至满足终止条件。

2.4 算法公式

DQN的损失函数通常采用均方误差（MSE）形式，即：

$$L(\theta )=1/N\ast \Sigma [(r+\gamma \ast ma{x}_a^{\prime }Q(s^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-})-Q(s,a;\theta ){)}^2]$$

其中，

• $\theta$是$Q$网络参数，
• ${\theta }^{-}$是目标网络参数，
• $N$是采样数据批量大小，
• $\gamma$是折扣因子，
• $r$是奖励，
• $s$和$a$分别是当前状态和动作，
• $s^{\prime }$是下一状态，
• $a^{\prime }$是下一状态的所有可能动作。

2.5 代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2024-04-01
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能：
    使用PyTorch框架的简单DQN（Deep Q-Network）实现示例

'''
import gym
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import random
from collections import deque

# 创建一个简单的神经网络，作为Q网络
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, output_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 经验回放
class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.buffer = deque(maxlen=capacity)

    def push(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done))

    def sample(self, batch_size):
        state, action, reward, next_state, done = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size))
        return np.array(state), action, reward, np.array(next_state), done

    def __len__(self):
        return len(self.buffer)

# DQN算法实现
class DQNAgent:
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        self.model = DQN(input_dim, output_dim)
        self.target_model = DQN(input_dim, output_dim)
        self.target_model.load_state_dict(self.model.state_dict())
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters())
        self.buffer = ReplayBuffer(10000)
        self.steps_done = 0
        self.epsilon_start = 1.0
        self.epsilon_final = 0.01
        self.epsilon_decay = 500
        self.batch_size = 32

    def act(self, state):
        epsilon = self.epsilon_final + (self.epsilon_start - self.epsilon_final) * \
                  np.exp(-1. * self.steps_done / self.epsilon_decay)
        self.steps_done += 1
        if random.random() > epsilon:
            state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
            q_value = self.model(state)
            action = q_value.max(1)[1].item()
        else:
            action = random.randrange(2)
        return action

    def update(self):
        if len(self.buffer) < self.batch_size:
            return
        state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(self.batch_size)
        state = torch.FloatTensor(state)
        next_state = torch.FloatTensor(next_state)
        action = torch.LongTensor(action)
        reward = torch.FloatTensor(reward)
        done = torch.FloatTensor(done)

        q_values = self.model(state)
        next_q_values = self.target_model(next_state)

        q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1)
        next_q_value = next_q_values.max(1)[0]
        expected_q_value = reward + 0.99 * next_q_value * (1 - done)

        loss = (q_value - expected_q_value.data).pow(2).mean()
        
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

    def update_target(self):
        self.target_model.load_state_dict(self.model.state_dict())

# 训练环境设置
env = gym.make('CartPole-v1')
state_dim = env.observation_space.shape[0]
action_dim = env.action_space.n
agent = DQNAgent(state_dim, action_dim)

# 训练循环
episodes = 100
for episode in range(episodes):
    state = env.reset()
    total_reward = 0
    done = False
    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.buffer.push(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        total_reward += reward
        agent.update()
    agent.update_target()
    print('Episode: {}, Total reward: {}'.format(episode, total_reward))


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解析：

• 首先定义了一个简单的神经网络DQN，
• 然后定义了ReplayBuffer用于经验回放，
• 接着定义了DQNAgent类封装了DQN的决策、学习和目标网络更新逻辑。
• 最后，通过创建一个gym环境（这里使用的是CartPole-v1）并在该环境中运行DQNAgent来进行训练。
  

3、总结

深度Q网络（DQN）通过将深度学习与强化学习相结合，解决了传统Q-learning在高维连续状态空间中的维度灾难问题。

DQN利用深度神经网络的强大表征能力来估计Q值函数，并通过经验回放和目标网络等技术来稳定学习过程。

我是小鱼：

• CSDN 博客专家；
• 阿里云 专家博主；
• 51CTO博客专家；
• 企业认证金牌面试官；
• 多个名企认证&特邀讲师等；
• 名企签约职场面试培训、职场规划师；
• 多个国内主流技术社区的认证专家博主；
• 多款主流产品(阿里云等)测评一、二等奖获得者；

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