一、什么是深度Q学习
深度Q学习(Deep Q-Learning)是一种使用神经网络对Q-learning算法进行扩展的移动机器人领域中常用的强化学习算法。它通过神经网络来表达Q值函数,以解决在高维状态空间中具有复杂状态和行为的任务。
在深度Q学习中,机器学习系统试图在无监督的学习之中自主寻找策略,同时不断地与环境进行交互,以获得最优的行为结果。不同于简单的Q-learning算法只适用于状态空间较小、行为空间较为简单的情况下,深度Q学习可以适用于更为复杂的环境下,并能够进行高效地处理和表达,可以大大提高机器人执行任务的准确性及速度。
二、如何实现深度Q学习
深度Q学习的核心算法是著名的DQN,即深度Q网络(Deep Q Network)。这个算法是通过构建一个以卷积神经网络为基础的神经网络模型,将学习和预测的问题通过Q值的方式进行转换来实现。
具体来说,DQN用神经网络来表示一个Q函数,即动作价值函数,用于评估在当前状态下执行动作的回报期望值。网络的输入为状态,输出为每个动作的Q值。
DQN训练过程中,每一步的动作选择都是基于一个ε-贪婪策略,机器人在某一状态下以概率ε选择一个随机动作,否则选择当前Q值最大的动作。这种随机性的引入可以使学习过程更具有探索性,从而获得更新Q值的机会。
训练过程中,每次机器人执行一个动作,都会更新神经网络的Q值函数。这里采用的是贝尔曼方程的更新方法,即将当前状态和下一状态之间的最大回报期望加上当前奖励,更新当前状态下的Q值。
三、深度Q学习的应用
深度Q学习有广泛的应用场景,例如AlphaGo中的机器人对弈、自动驾驶,以及推荐系统等。在AlphaGo中,深度Q学习被用于构建决策网络,以评估每个动作的潜在价值。
在自动驾驶中,深度Q学习可以用于对交通信号灯状态的预测、车道保持和路径规划等任务。机器人在行驶过程中将状态输入到神经网络模型中,得到所需的操作输出,从而达到自动驾驶的目的。
四、深度Q学习Python案例实现
import random import numpy as np import tensorflow as tf class DQN: def __init__(self, n_actions, input_dims, alpha, gamma, epsilon, \ batch_size, replay_capacity=50000): self.action_space = [i for i in range(n_actions)] self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.batch_size = batch_size self.replay_capacity = replay_capacity self.replay_memory = [] self.mem_cntr = 0 self.q_eval = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(*input_dims,)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_actions, activation=None) ]) self.q_target = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(*input_dims,)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_actions, activation=None) ]) self.q_eval.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=alpha), loss='mse') def update_replay_memory(self, transition): if self.mem_cntr < self.replay_capacity: self.replay_memory.append(transition) else: self.replay_memory[self.mem_cntr%self.replay_capacity] = transition self.mem_cntr += 1 def choose_action(self, observation): if np.random.random() > self.epsilon: state = np.array([observation]) actions = self.q_eval.predict(state) action = np.argmax(actions) else: action = np.random.choice(self.action_space) return action def learn(self): if self.mem_cntr < self.batch_size: return batch = random.sample(self.replay_memory, self.batch_size) states = np.array([transition[0] for transition in batch]) actions = np.array([transition[1] for transition in batch]) rewards = np.array([transition[2] for transition in batch]) next_states = np.array([transition[3] for transition in batch]) dones = np.array([transition[4] for transition in batch]) q_eval = self.q_eval.predict(states) q_target = np.copy(q_eval) indices = np.arange(self.batch_size) eval_act_index = actions.astype(int) reward_batch = rewards q_target_next = self.q_target.predict(next_states) max_act_next = np.argmax(q_eval, axis=1) q_target[indices, eval_act_index] = reward_batch + \ self.gamma*q_target_next[indices, max_act_next.astype(int)]*(1-dones) self.q_eval.train_on_batch(states, q_target) if self.mem_cntr % 1000 == 0: self.update_network_parameters() def train(self, env): scores = [] for i in range(env.n_games): score = 0 done = False obs = env.reset() while not done: action = self.choose_action(obs) next_obs, reward, done, info = env.step(action) self.update_replay_memory((obs, action, reward, next_obs, done)) self.learn() score += reward obs = next_obs scores.append(score) return scores def update_network_parameters(self): self.q_target.set_weights(self.q_eval.get_weights()) class Environment: def __init__(self, n_games, n_steps): self.n_games = n_games self.n_steps = n_steps self.observation_space = [i for i in range(n_steps)] def reset(self): return self.observation_space[0] def step(self, action): next_state = self.observation_space[action+1] reward = abs(self.observation_space[-1] - next_state) done = True if next_state == self.observation_space[-1] else False return next_state, reward, done, {} if __name__ == '__main__': env = Environment(n_games=1000, n_steps=10) dqn_agent = DQN(n_actions=len(env.action_space), input_dims=(1,), \ alpha=0.001, gamma=0.9, epsilon=1.0, batch_size=64) scores = dqn_agent.train(env)