【深度学习】深度学习和强化学习算法——深度 Q 网络DQN

深度 Q 网络（DQN）是一种结合 深度学习 和 强化学习 的算法，主要用于解决高维状态空间的强化学习问题。DQN 由 Google DeepMind 在 2015 年提出，并成功应用于 Atari 游戏，使 AI 能够超越人类玩家。

什么是DQN

Q-learning是一种经典的强化学习算法，而DQN（Deep Q-Network），即深度Q网络，是一种基于深度学习的Q-Learing算法和强化学习算法，它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。

DQN基于值迭代（Value Iteration）的思想，通过估计每个状态动作对的价值函数Q值来指导智能体在每个状态下选择最佳的动作。简单来说，就是通过深度学习训练，得到一个函数Q（s，a）可以根据输入状态s,得到最佳动作a。

DQN 的背景

在 Q-learning 传统强化学习算法中，我们使用 Q 表（Q-table） 存储每个状态-动作对的 Q 值。然而，当状态空间变得巨大甚至是连续的时，Q 表的方法变得不可行，因为：

• 状态数量过多，导致 Q 表存储需求爆炸。
• 许多状态可能没有被访问过，导致学习效率低。

为了解决 高维状态空间 问题，DQN 使用 深度神经网络（Deep Neural Network, DNN） 来逼近 Q 值函数。这使得 DQN 能够处理复杂的环境，如图像输入（Atari 游戏）或高维控制任务。

DQN 训练流程

2 DQN 的核心思想

DQN 主要基于 Q-learning，但引入了深度神经网络来逼近 Q 值函数 Q(s,a)，并使用了以下关键技术：

• 经验回放（Experience Replay）
• 目标网络（Target Network）
• ε-贪心策略（ε-Greedy Policy）
• 误差裁剪（Clipping the Loss）

2.1 经验回放（Experience Replay）

在标准 Q-learning 中，每次状态转移后立即更新 Q 值，这可能导致：

• 数据相关性高（连续状态高度相关），影响神经网络训练。
• 训练数据利用率低。

DQN 通过引入 经验回放缓冲区（Replay Memory） 来存储过去的经验 (s,a,r,s′ )，并在训练时 随机采样 进行学习，从而：

• 去相关性（Decorrelation），避免连续样本影响学习。
• 提高数据利用率，减少样本浪费。

经验回放示意图：
1、代理与环境交互，生成经验 (s,a,r,s′ )。
2、将经验存入回放缓冲区（FIFO 队列）。
3、随机采样一批经验训练神经网络。

2.2 目标网络（Target Network）

2.3 ε-贪心策略（ε-Greedy Policy）

为了平衡 探索（Exploration） 和 利用（Exploitation），DQN 使用 ε-贪心策略：

• 以概率 ϵ 选择随机动作（探索）
• 以概率 1−ϵ 选择 Q 值最大的动作（利用）
• ε 会随着训练逐渐减少，初始探索较多，后期更倾向于利用已有经验。

2.4 误差裁剪（Clipping the Loss）

这样可以减少异常值对梯度的影响，提高训练稳定性。

总结

DQN 通过使用 深度神经网络 逼近 Q 值，解决了高维状态空间问题，并通过 经验回放 和 目标网络 提高训练稳定性。它是强化学习领域的里程碑，为后续如 Double DQN, Dueling DQN, Rainbow DQN 等方法奠定了基础。

参考