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从零开始的DQN算法教程

来源:www.njtycw88.com 时间:2024-06-09 06:28:36 作者:第一教程网 浏览: [手机版]

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从零开始的DQN算法教程(1)

深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)是机器学习领域的一个热门方向,DQN(Deep Q-Network)算法是其中的代表之一第+一+教+程+网。本文将从零开始,介绍DQN算法的基本原理和实现过程。

什么是强化学习

强化学习是一种通过试学习来最大化累积励的机器学习方法。在强化学习中,智能体(Agent)通过与环境进行交,从中学习如何做出最优的决策。智能体在每个时步上观察环境的状态,然后根当前状态选择一个行动,环境会返回一个励信号,智能体根励信号来更新自己的策略,使得未来获得更多的第~一~教~程~网

从零开始的DQN算法教程(2)

什么是Q-learning

  Q-learning是强化学习中的一种基本算法,它通过学习一个Q函数来实现最优决策。Q函数是一种将状态和行动映射到的函数,表示在某个状态下,采取某个行动所能获得的励。Q-learning算法通过不断更新Q函数来学习最优策略。

什么是DQN算法

  DQN是Q-learning的一种深度学习扩展,它使用神经网络来近似Q函数,从而实现对高维状态空的处理npMI。DQN算法的核心是使用一个神经网络来估计Q函数,然后使用经验回放和目标网络来稳定训练。

从零开始的DQN算法教程(3)

实现DQN算法

  下将介绍如何使用Python和TensorFlow实现DQN算法。

  1.导入关库

  我们需要导入TensorFlow、NumPy和OpenAI Gym等库。

  ```python

import tensorflow as tf

  import numpy as np

  import gym

  ```

  2.定义神经网络

  我们需要定义一个神经网络来近似Q函数来自www.njtycw88.com。这里我们使用一个单的全连接神经网络,输入是状态向量,输出是每个行动的Q

  ```python

  class QNetwork:

  def __init__(self, state_dim, action_dim, learning_rate):

self.state_dim = state_dim

  self.action_dim = action_dim

  self.learning_rate = learning_rate

self.inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, state_dim])

self.targets = tf.placeholder(tf.float32, [None, action_dim])

self.fc1 = tf.layers.dense(self.inputs, 64, activation=tf.nn.relu)

  self.fc2 = tf.layers.dense(self.fc1, 64, activation=tf.nn.relu)

  self.outputs = tf.layers.dense(self.fc2, action_dim)

  self.loss = tf.losses.mean_squared_error(self.targets, self.outputs)

  self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)

  ```

  3.定义经验回放缓存

我们需要定义一个经验回放缓存,用于存储智能体的经验,包括状态、行动、励、下一个状态和是否结束等信息。

```python

  class ReplayBuffer:

  def __init__(self, max_size):

  self.buffer = []

  self.max_size = max_size

def add(self, experience):

if len(self.buffer) + len(experience) >= self.max_size:

  self.buffer[0:(len(experience) + len(self.buffer)) - self.max_size] = []

self.buffer.extend(experience)

def sample(self, size):

return np.reshape(np.array(random.sample(self.buffer, size)), [size, 5])

  ```

4.定义智能体

  我们需要定义一个智能体,包括状态向量、行动、励、下一个状态、是否结束等信息,以及选择行动和更新Q函数的方法。

```python

  class DQNAgent:

  def __init__(self, state_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, epsilon_decay, buffer_size, batch_size):

  self.state_dim = state_dim

self.action_dim = action_dim

  self.learning_rate = learning_rate

  self.gamma = gamma

  self.epsilon = epsilon

  self.epsilon_decay = epsilon_decay

self.buffer = ReplayBuffer(buffer_size)

  self.batch_size = batch_size

  self.q_network = QNetwork(state_dim, action_dim, learning_rate)

self.target_network = QNetwork(state_dim, action_dim, learning_rate)

self.sess = tf.Session()

self.sess.run(tf.global_variables_initializer())

  def choose_action(self, state):

  if np.random.rand() <= self.epsilon:

return np.random.randint(self.action_dim)

  else:

return np.argmax(self.q_network.outputs.eval(feed_dict={self.q_network.inputs: [state]}, session=self.sess))

  def update_q_network(self, states, actions, rewards, next_states, dones):

  targets = self.q_network.outputs.eval(feed_dict={self.q_network.inputs: states}, session=self.sess)

  next_q_values = self.target_network.outputs.eval(feed_dict={self.target_network.inputs: next_states}, session=self.sess)

  for i in range(self.batch_size):

  targets[i][actions[i]] = rewards[i] + self.gamma * np.max(next_q_values[i]) * (1 - dones[i])

  self.q_network.optimizer.run(feed_dict={self.q_network.inputs: states, self.q_network.targets: targets}, session=self.sess)

  def update_target_network(self):

target_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='target_network')

  q_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='q_network')

  self.sess.run([tf.assign(t, q) for t, q in zip(target_params, q_params)])

def decay_epsilon(self):

self.epsilon *= self.epsilon_decay

  ```

  5.训练智能体

  我们需要使用智能体与环境进行交,并不断更新Q函数第+一+教+程+网。这里我们使用OpenAI Gym中的CartPole环境,任务是让杆子站立在车上。每个时步上,智能体观察环境的状态,选择一个行动,然后环境返回一个励信号和下一个状态。智能体将这些经验存储到经验回放缓存中,并从中随机采样一批经验来更新Q函数。

  ```python

  env = gym.make('CartPole-v0')

  state_dim = env.observation_space.shape[0]

  action_dim = env.action_space.n

  agent = DQNAgent(state_dim, action_dim, 0.001, 0.99, 1.0, 0.99, 1000000, 64)

for episode in range(1000):

  state = env.reset()

total_reward = 0

  done = False

  while not done:

action = agent.choose_action(state)

  next_state, reward, done, _ = env.step(action)

total_reward += reward

  agent.buffer.add(np.reshape(np.array([state, action, reward, next_state, done]), [1, 5]))

if len(agent.buffer.buffer) > agent.batch_size:

  states, actions, rewards, next_states, dones = agent.buffer.sample(agent.batch_size)

  agent.update_q_network(states, actions, rewards, next_states, dones)

agent.update_target_network()

agent.decay_epsilon()

  state = next_state

  print('Episode: %d, Total Reward: %d, Epsilon: %f' % (episode, total_reward, agent.epsilon))

  ```

总结

  DQN算法是深度强化学习中的一个要算法,它使用神经网络来近似Q函数,从而实现对高维状态空的处理www.njtycw88.com第一教程网。本文介绍了如何使用Python和TensorFlow实现DQN算法,包括定义神经网络、经验回放缓存、智能体和训练过程。读者可以通过本文的示例代码来进一步学习和探索DQN算法。

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标签:教程算法
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