【强化学习05】从Q学习到深度Q学习

深度Q学习（Deep Q-Learning, DQN）是将深度学习与Q学习结合起来的一种强化学习方法，利用神经网络来近似Q值函数，解决传统Q学习在大规模或连续状态空间中的局限性。下面详细解释DQN的机理。

背景知识

Q学习

Q学习是一种值函数法，它通过学习Q值（状态-动作值）来评估在某个状态下执行某个动作的长期回报。Q学习更新Q值的核心公式为：

$Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha \left[r+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)\right]$

其中：

• $s$和$a$分别是当前状态和动作。
• $r$是即时奖励。
• $s^{\prime }$是执行动作$a$后的下一个状态。
• $\alpha$是学习率。
• $\gamma$是折现因子。

深度神经网络

深度神经网络（DNN）是一种多层神经网络，能够从大量数据中学习复杂的特征表示。DNN在图像识别、自然语言处理等领域表现优异。

深度Q学习（DQN）

DQN的核心思想是使用深度神经网络来近似Q值函数，即用神经网络参数$\theta$表示Q值函数$Q(s,a;\theta )$。

关键组件

1. 经验回放（Experience Replay）

   • 存储代理在环境中经历的每一个转换（状态，动作，奖励，下一个状态）到一个固定大小的经验池中。
   • 从经验池中随机抽取小批量（mini-batch）样本进行训练，打破样本间的相关性，提高训练的稳定性。

2. 目标网络（Target Network）

   • 使用两个神经网络：一个是当前Q网络（Q-Network），另一个是目标Q网络（Target Q-Network）。
   • 目标Q网络的参数${\theta }^{-}$定期复制当前Q网络的参数$\theta$，减少训练的不稳定性。

DQN算法步骤

1. 初始化：

   • 初始化经验回放池$D$。
   • 初始化Q网络参数$\theta$。
   • 初始化目标Q网络参数${\theta }^{-}=\theta$。

2. 重复以下步骤直到收敛：

   1. 环境交互：

      • 根据当前策略（例如 ε-greedy 策略）在状态$s$下选择动作$a$。
      • 执行动作$a$，观察即时奖励$r$和下一个状态$s^{\prime }$。
      • 将转换$(s,a,r,s^{\prime })$存储到经验回放池$D$中。

   2. 经验回放：

      • 从经验池中随机抽取一个小批量样本$(s_i,a_i,r_i,s_i^{\prime })$。
      • 计算目标Q值$y_i$：
        $$y_i=\{\begin{array}{ll}{r}_i& \text{ifsi′is terminal}\\ r_i+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q(s_i^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-})& \text{otherwise}\end{array}$$
      • 通过最小化均方误差（MSE）损失函数更新Q网络参数$\theta$：
        $$L(\theta )={\mathbb{E}}_{(s_i,a_i,r_i,s_i^{\prime })\sim D}\left[{\left(y_i-Q(s_i,a_i;\theta )\right)}^2\right]$$

   3. 更新目标网络：

      • 每隔固定的步数，将Q网络参数复制到目标网络：
        $${\theta }^{-}=\theta$$

深度Q学习与时序差分

在深度Q学习（DQN）中，时序差分方法用于更新Q值，而Q值是通过神经网络进行近似的。时序差分在DQN中的应用体现在以下几个方面：

目标Q值的计算

在传统的Q学习中，Q值的更新依赖于贝尔曼方程，通过TD误差进行更新：

$\delta =r+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)$

在DQN中，这一思想被保留并应用于神经网络的训练中。我们使用目标网络来计算目标Q值，这样可以更稳定地进行更新。

TD误差在DQN中的具体实现

1. 经验回放（Experience Replay）：

   • 从经验池中随机抽取一小批样本$(s_i,a_i,r_i,s_i^{\prime })$。

2. 计算目标Q值（Target Q-Value）：

   • 对于每个样本，计算目标Q值$y_i$：
     $$y_i=\{\begin{array}{ll}{r}_i& \text{ifsi′is terminal}\\ r_i+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q(s_i^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-})& \text{otherwise}\end{array}$$
   • 这里，${\theta }^{-}$是目标网络的参数，$\theta$是当前Q网络的参数。

3. 计算TD误差（TD Error）：

   • TD误差$\delta$由以下公式计算：
     $${\delta }_i=y_i-Q(s_i,a_i;\theta )$$

4. 更新Q网络参数：

   • 通过最小化损失函数$L(\theta )$来更新Q网络的参数$\theta$：
     $$L(\theta )={\mathbb{E}}_{(s_i,a_i,r_i,s_i^{\prime })\sim D}\left[{\left(y_i-Q(s_i,a_i;\theta )\right)}^2\right]$$
   • 这实际上是在最小化TD误差的平方和。

优势和挑战

优势

• 处理高维状态空间：DQN利用神经网络能够处理高维度和复杂状态空间。
• 减少样本相关性：经验回放池通过随机抽取样本打破了数据的时间相关性。
• 稳定性：目标网络通过减少训练目标的频繁变化提高了训练的稳定性。

挑战

• 超参数调优：DQN需要仔细调优超参数（如学习率、折现因子、经验池大小等）。
• 训练时间：训练神经网络需要大量的计算资源和时间。
• 探索效率：在复杂环境中，ε-greedy策略可能导致探索效率低下。

总结

深度Q学习（DQN）通过结合深度神经网络和Q学习，能够在复杂和高维度的状态空间中进行有效的强化学习。关键技术包括经验回放和目标网络，这些技术显著提高了训练的稳定性和效率。尽管面临一些挑战，但DQN在许多强化学习任务中表现出色，特别是在游戏和模拟环境中。