Fahami cara rangkaian Q dalam berfungsi

Deep Q Network (DQN) ialah algoritma pembelajaran pengukuhan berdasarkan teknologi pembelajaran mendalam, khusus digunakan untuk menyelesaikan masalah ruang tindakan diskret. Algoritma ini telah dicadangkan oleh DeepMind pada tahun 2013 dan secara meluas dianggap sebagai pencapaian penting dalam bidang pembelajaran peneguhan mendalam.

Dalam algoritma pembelajaran Q tradisional, kami menggunakan jadual Q untuk menyimpan nilai setiap tindakan dalam setiap keadaan untuk memilih tindakan yang optimum dengan mencari jadual Q. Walau bagaimanapun, apabila ruang keadaan dan ruang tindakan adalah sangat besar, penyimpanan dan kemas kini jadual Q menjadi sukar, yang merupakan masalah yang dipanggil "kutukan dimensi". Untuk menyelesaikan masalah ini, DQN menggunakan rangkaian neural dalam untuk menganggarkan fungsi Q. Dengan melatih rangkaian saraf, kita boleh mengambil keadaan sebagai input dan output nilai Q yang sepadan untuk setiap tindakan. Dengan cara ini, kita boleh memilih tindakan optimum melalui rangkaian saraf dan tidak perlu lagi mengekalkan jadual Q yang besar. Penggunaan rangkaian neural dalam menjadikan algoritma Q-learning lebih sesuai untuk masalah besar dan kompleks serta telah mencapai peningkatan prestasi yang ketara.

Idea teras DQN adalah untuk mempelajari penghampiran fungsi Q melalui rangkaian saraf, dengan keadaan sebagai input dan tindakan sebagai output. Khususnya, DQN menggunakan rangkaian neural convolutional mendalam (CNN) untuk memproses keadaan permainan dan mengeluarkan nilai Q bagi setiap tindakan. Kemudian, DQN memilih tindakan berdasarkan strategi tamak atau strategi rawak di bawah kebarangkalian tertentu. Pada setiap langkah masa, DQN melepasi keadaan semasa dan tindakan terpilih kepada persekitaran dan memperoleh ganjaran dan keadaan seterusnya. Menggunakan maklumat ini, DQN mengemas kini parameter rangkaian saraf, secara beransur-ansur meningkatkan anggaran fungsi Q, menjadikannya lebih dekat dengan fungsi Q sebenar.

Kelebihan teras algoritma DQN ialah mempelajari strategi kompleks dalam ruang keadaan berdimensi tinggi dan ruang tindakan diskret tanpa mereka bentuk ciri dan peraturan secara manual. Selain itu, DQN juga mempunyai ciri-ciri berikut:

DQN menggunakan Experience Replay untuk mengimbangi penerokaan dan eksploitasi. Main semula pengalaman ialah teknologi yang menyimpan dan menggunakan semula pengalaman terdahulu untuk meningkatkan kecekapan dan kestabilan latihan. Khususnya, kedai DQN mengalami tuple (termasuk keadaan, tindakan, ganjaran dan keadaan seterusnya) dalam penimbal, dan kemudian mengekstrak sekumpulan pengalaman secara rawak daripada penimbal untuk latihan. Kaedah ini mengelak menggunakan hanya pengalaman terkini setiap kali, tetapi menggunakan pengalaman sebelumnya untuk latihan, sekali gus menyediakan ruang sampel yang lebih kaya. Melalui tayangan semula pengalaman, DQN boleh mempelajari dinamik persekitaran dan kesan jangka panjang strategi dengan lebih berkesan, meningkatkan prestasi dan kestabilan algoritma.

2. Rangkaian Sasaran: DQN menggunakan Rangkaian Sasaran untuk mengurangkan turun naik fungsi objektif. Secara khusus, DQN menggunakan dua rangkaian saraf, satu adalah rangkaian utama (Rangkaian Utama), digunakan untuk memilih tindakan dan mengira nilai Q yang lain adalah rangkaian sasaran, digunakan untuk mengira nilai sasaran Q; Parameter rangkaian sasaran dikemas kini dengan kerap untuk mengekalkan perbezaan tertentu daripada rangkaian utama. Ini boleh mengurangkan turun naik fungsi objektif, dengan itu meningkatkan kestabilan dan kelajuan penumpuan latihan.

3.Double DQN: DQN menggunakan Double DQN untuk menyelesaikan masalah bias anggaran. Khususnya, Double DQN menggunakan rangkaian utama untuk memilih tindakan optimum dan rangkaian sasaran untuk mengira nilai Q. Ini mengurangkan berat sebelah anggaran dan meningkatkan kecekapan dan kestabilan pembelajaran.

Ringkasnya, DQN ialah algoritma pembelajaran tetulang mendalam yang sangat berkuasa yang boleh mempelajari strategi kompleks dalam ruang tindakan diskret dan mempunyai kestabilan dan kelajuan penumpuan yang baik. Ia telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti permainan, kawalan robot, pemprosesan bahasa semula jadi, dan lain-lain, dan telah memberikan sumbangan penting kepada pembangunan kecerdasan buatan.

Atas ialah kandungan terperinci Fahami cara rangkaian Q dalam berfungsi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!