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深度強化學習—DQN

阿新 • • 發佈：2018-12-10

一、DQN

將卷積神經網路（CNN）和Q-Learning結合起來。CNN的輸入是原始影象資料（作為狀態State），輸出則是每個動作Action對應的價值評估Value Function（Q值）。

二、DL與RL結合

問題： 1、DL需要大量帶標籤的樣本進行監督學習；RL只有reward返回值，而且伴隨著噪聲，延遲（過了幾十毫秒才返回），稀疏（很多State的reward是0）等問題； 2、DL的樣本獨立；RL前後state狀態相關； 3、DL目標分佈固定；RL的分佈一直變化，比如你玩一個遊戲，一個關卡和下一個關卡的狀態分佈是不同的，所以訓練好了前一個關卡，下一個關卡又要重新訓練； 4、過往的研究表明，使用非線性網路表示值函式時出現不穩定等問題。

DQN解決方法： 1、通過Q-Learning使用reward來構造標籤（對應問題1） 2、通過experience replay（經驗池）的方法來解決相關性及非靜態分佈問題（對應問題2、3） 3、使用一個CNN（MainNet）產生當前Q值，使用另外一個CNN（Target）產生Target Q值（對應問題4） 1、構造標籤

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