了解Deep Q Network

一、什么是Deep Q Network?

Deep Q Network (DQN) 是一种使用深度学习方法实现的强化学习算法。它是在 2013 年由深度学习先驱Deepmind 提出的一种基于Q-learning算法的改进。DQN通过搭建具有多层卷积神经网络（CNN）的模型实现对游戏中的决策的自动学习，它作为近年来最重要的深度强化学习算法之一，在实现游戏智能、医疗诊断、无人驾驶、金融等领域的决策时获得了很好的应用效果。

二、DQN算法的原理及实现方法

1. Q-learning算法的思想

在显式学习（supervised learning）中，机器会根据输入和对应的输出来生成一个“映射表”，从而直接对输入进行处理。而强化学习（reinforcement learning）中，机器学习的过程则更像是在一个实际的环境中不停地试错，从而得到策略的优化。

Q-learning是一种强化学习算法，它通过寻找连续的状态和动作的最大期望收益（Expected Value of Return），来定义一个动作值函数 Q(s,a)。它的基本思想是对一个状态s下所有可能的动作a都打分，选择分值最大的作为下一步执行的动作。这个分值称之为动作值 (Q-value)。因此，根据 Q 值函数，我们可以知道在一个状态下最好的动作是什么。

在基本的Q-learning算法中，Q-value函数被表述为一个表格，称之为 Q-table。对于每一个状态-动作对（s，a），Q(s，a)表示在状态s下采取动作a会获得的收益。为了克服Q-table过大有可能导致训练过程的崩溃等问题，可以采用深度神经网络（DNN）对Q-function进行近似处理，这就是 DQN 算法所采用的方法。

2. DQN算法的核心思想

DQN 算法在Q-learning算法的基础上，通过使用一个深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）来近似动作值函数 Q（State，Action），以得到更高复杂度的状态-动作空间的解析式近似。 具体地说，DQN 算法是将一个DNN作为 Q-function 的 function approximator，并在游戏的不同状态下，通过对神经网络的训练，以使 Q-function 能够从多个状态和动作中学到最优的策略。

3. DQN算法的实现方法

下面通过实现Space Invaders游戏的DQN算法来介绍DQN的具体实现方法：

Step1. 导入必备的Python 库

import random
import gym
import numpy as np
from keras.models     import Sequential
from keras.layers     import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D, Permute
from keras.optimizers import Adam
from collections     import deque 
from skimage.color   import rgb2gray
from skimage.transform import resize
from keras import backend as K

Step2. 定义超参数

GAMMA = 0.99 # 折扣系数
INITIAL_EPSILON = 0.5 #初始的探索率
FINAL_EPSILON = 0.01 # 最终的探索率
MEMORY_SIZE = 10000 # replay memory的大小
BATCH_SIZE = 32 # 每次更新的batch大小
FRAME_PER_ACTION = 1 # 每间隔多少帧执行一次更新 

Step3. 创建agent

class DQNAgent():
        
    def __init__(self, state_size, action_size):
        
        self.state_size = state_size# 图像大小
        self.action_size = action_size# 行动的种类数量，这里选择4种.
        self.memory = deque(maxlen=MEMORY_SIZE)# 定义replay memory
        self.gamma = GAMMA    # 折扣系数
        self.epsilon = INITIAL_EPSILON  # 探索系数
        self.epsilon_min = FINAL_EPSILON # 最小的探索系数
        self.epsilon_decay = (self.epsilon - self.epsilon_min) / 50000 # 探索系数的变化率
        self.learning_rate = 0.0001#学习率
        self.model = self.build_model() # 建立模型
    
    def build_model(self):
        
        model = Sequential()
        # 用CNN处理输入
        model.add(Convolution2D(32, 8, 8, subsample=(4,4), 
                                input_shape= self.state_size, border_mode='same'))
        model.add(Activation('relu'))
        model.add(Convolution2D(64, 4, 4, subsample=(2, 2), border_mode='same'))
        model.add(Activation('relu'))
        model.add(Convolution2D(64, 3, 3, subsample=(1, 1), border_mode='same'))
        model.add(Activation('relu'))
        model.add(Flatten())
        # hidden layer
        model.add(Dense(512))
        model.add(Activation('relu'))
        # 输出层
        model.add(Dense(self.action_size))
        model.compile(loss='mse',  optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        print("model built successfully")
        return model

Step4. 对状态进行处理

img_rows , img_cols = 84, 84
img_channels = 4  # 一个状态包含4帧的连续画面
# 对游戏的图像进行裁剪和重定形，以加快运算速度
def preprocess_frame(frame):
    
    # 裁剪有用部分
    frame = frame[35:195:2, ::2, :]
    # 渲染成不同颜色，便于进行图像识别
    frame = rgb2gray(frame)
    # 图像压缩和大小调整
    frame = resize(frame, (img_rows, img_cols))
    # 转换为矩阵形式
    frame = np.reshape(frame, (1, img_rows, img_cols, 1))
    return frame

Step5. 训练agent

首先将初始状态输入系统初始状态之后，不断地建立多个轮次，每一轮次都先选择行动，然后计算Q值的函数，最后更新神经网络，以得到最佳的游戏策略。

def train_agent():
    
    env = gym.make("SpaceInvaders-v0") # 加载游戏环境
    state_size = (img_rows, img_cols, img_channels)
    action_size = env.action_space.n # 可选动作数量
    agent = DQNAgent(state_size, action_size) # 创建agent
    # 初始化行动Q值列表
    episode_rewards = []
    
    for episode in range(20000):
        total_reward= 0 
        
        state = env.reset() # 初始状态
        state = preprocess_frame(state) # 对状态进行预处理
        
        # 停止游戏的标志
        done = False
        while not done:
            
            # 打印游戏信息
            env.render()
            # 选择行动
            action = agent.act(state)
            # 执行行动
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            
            # 对下一个状态进行预处理
            next_state = preprocess_frame(next_state)
            total_reward += reward
            # 将转换存储到记忆库中，以便后续使用
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            
            # 训练agent
            if len(agent.memory) > BATCH_SIZE:
                agent.train_step()
        # 降低探索率
        if agent.epsilon > agent.epsilon_min:
            agent.epsilon -= agent.epsilon_decay
        # 记录每一轮次的总收益
        episode_rewards.append(total_reward)
        
        # 每一轮次打印一次回报值
        print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}".format(episode, 20000, total_reward, agent.epsilon))
        
train_agent()

三、DQN算法的应用

DQN算法在游戏智能、医疗诊断、金融等领域得到了广泛应用，以下是DQN算法在游戏行业的应用举例：

1. 电动车自主驾驶

英国电动汽车制造商Milton Keynes（MK特孚科技）研发了一款自动驾驶的出租车，该车搭载了由英伟达提供的深度学习技术 DQN，使它能通过机器学习从不断的数据中收集候选的行为，从而准确地进行判断和预测。

2. AlphaGo Zero

AlphaGo Zero 是一种全新的人工智能算法，它利用了 Monte Carlo tree search 和 DQN 算法相结合的方式解决了围棋领域的最大挑战——围棋棋谱的规模极大和状态数的极高复杂度。

四、总结

本文详细介绍了DQN算法的原理、实现方法以及在游戏行业的应用。DQN算法以其高效准确的特点成功地解决了困扰传统强化学习算法的稀疏赏集反馈难题，为解决许多实际应用领域的问题提供了新的思路和方法。