【AI前沿】深度学习基础：深度强化学习

屿小夏

发布于 2025-05-23 18:28:42

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📑前言

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能（AI）研究的一个重要方向，结合了深度学习（Deep Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）的优势。通过深度强化学习，计算机系统可以在复杂环境中进行自主学习和决策，取得了显著的成果。本文将深入探讨强化学习的基本概念、深度Q网络（Deep Q-Network, DQN），以及其他深度强化学习算法如深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）和异步优势演员-评论家（Asynchronous Advantage Actor-Critic, A3C）。

一、强化学习的基本概念

1.1 什么是强化学习？

强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。其基本思想是智能体（Agent）在环境（Environment）中通过一系列动作（Actions）与环境互动，并从中获得奖励（Rewards），以最大化累积奖励。强化学习主要包括以下几个核心概念：

状态

（State, S）

：环境在某一时刻的描述。

动作

（Action, A）

：智能体在某一状态下可以采取的行为。

奖励

（Reward, R）

：智能体在执行某一动作后从环境中获得的反馈。

策略

（Policy, π）

：智能体在每一状态下选择动作的规则。

值函数

（Value Function, V）

：状态的价值，表示在某一状态下智能体能够获得的期望累积奖励。

动作值函数

（Action-Value Function, Q）

：动作的价值，表示在某一状态下采取某一动作后能够获得的期望累积奖励。

1.2 强化学习的过程

强化学习的过程可以表示为一个马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），具体步骤如下：

智能体在环境中观察当前状态

（s_t）

。

根据策略

（π）

，智能体选择一个动作

（a_t）

。

环境接收到动作

（a_t）

后，转移到下一个状态

（s_t+1）

，并给予智能体一个奖励

（r_t）

。

智能体根据奖励

（r_t）

和新的状态

（s_t+1）

更新策略

（π）

。

重复上述过程，直到达到终止状态（终止条件可设定为一定的时间步或累积奖励达到目标）。

二、深度Q网络（DQN）

2.1 传统Q学习的局限性

Q学习（Q-Learning）是一种经典的强化学习算法，通过构建一个Q表

（Q-Table）

来存储每个状态-动作对的值。然而，Q学习在处理高维状态空间时面临严重的“维数灾难”问题，即Q表会变得非常庞大，难以存储和更新。这时引入神经网络来近似Q值函数便成为解决这一问题的有效方法，这就是深度Q网络（DQN）。

2.2 深度Q网络的基本思想

深度Q网络（DQN）由Google DeepMind团队在2015年提出，将深度神经网络与Q学习相结合，用深度神经网络来近似Q值函数。其基本思想是：

使用神经网络作为函数逼近器：通过神经网络近似Q值函数，输入为状态，输出为每个动作的Q值。
经验回放（Experience Replay）：智能体在与环境交互过程中，将每个时间步的经验（状态、动作、奖励、新状态）存储在一个经验回放池（Replay Buffer）中，并在训练过程中随机抽取小批量样本进行训练，打破样本之间的相关性，稳定训练过程。
目标网络（Target Network）：引入目标网络作为稳定目标值的计算，目标网络的参数每隔一定步数才会更新为当前Q网络的参数，从而减少训练过程中的不稳定性。

2.3 DQN的算法步骤

初始化：初始化经验回放池、Q网络和目标网络的参数。
重复以下步骤直至收敛：
- 从当前状态根据ε-greedy策略选择动作。
- 执行动作，观察奖励和新的状态。
- 将经验存储到回放池中。
- 从回放池中随机抽取小批量样本。
- 计算目标Q值：
[ y = r + \gamma \max_{a'} Q'(s', a') ]
- 更新Q网络：
[ L = \frac{1}{N} \sum (y - Q(s, a))^2 ]
- 每隔固定步数将Q网络的参数复制到目标网络。

三、其他深度强化学习算法

3.1 深度确定性策略梯度（DDPG）

深度确定性策略梯度（DDPG）是一种基于演员-评论家框架的强化学习算法，适用于连续动作空间问题。DDPG结合了DQN和确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient, DPG）的优势，通过引入策略网络和Q网络来分别表示策略和值函数。

3.1.1 DDPG的基本思想

策略网络（Actor Network）：输入状态，输出确定性动作。
Q网络（Critic Network）：输入状态和动作，输出Q值。
目标网络（Target Network）：分别为策略网络和Q网络引入目标网络，用于计算目标Q值和目标动作，稳定训练过程。
经验回放：同样使用经验回放机制，打破样本相关性。

3.1.2 DDPG的算法步骤

初始化：初始化策略网络和Q网络，以及对应的目标网络，初始化经验回放池。
重复以下步骤直至收敛：
- 从当前状态使用策略网络选择动作。
- 执行动作，观察奖励和新的状态。
- 将经验存储到回放池中。
- 从回放池中随机抽取小批量样本。
- 计算目标Q值：
[ y = r + \gamma Q'(s', \pi'(s')) ]
- 更新Q网络：
[ L = \frac{1}{N} \sum (y - Q(s, a))^2 ]
- 更新策略网络：
[ \nabla_{\theta{\pi}} J \approx \frac{1}{N} \sum \nabla_{a} Q(s, a) \nabla_{\theta{\pi}} \pi(s) ]
- 每隔固定步数将策略网络和Q网络的参数复制到目标网络。

3.2 异步优势演员-评论家（A3C）

异步优势演员-评论家（A3C）是一种并行化的强化学习算法，利用多线程来加速训练过程。A3C将策略梯度和价值函数估计结合起来，通过多个并行的智能体同时与环境交互，独立地学习策略和价值函数。

3.2.1 A3C的基本思想

并行线程：使用多个并行线程，每个线程都有独立的环境和智能体，共享全局策略网络和价值网络。
异步更新：每个线程独立地与环境交互，积累经验，并定期将经验更新到全局网络中。
优势函数：通过优势函数（Advantage Function）来估计动作的好坏，减少估计的方差，稳定训练过程。

3.2.2 A3C的算法步骤

初始化：初始化全局策略网络和价值网络，创建多个并行线程。
每个线程独立地重复以下步骤直至收敛：
- 从当前状态根据策略网络选择动作。
- 执行动作，观察奖励和新的状态。
- 计算优势函数：
[ A = r + \gamma V(s') - V(s) ]
- 更新全局价值网络：
[ L = \frac{1}{N} \sum (r + \gamma V(s') - V(s))^2 ]
- 更新全局策略网络：
[ \nabla_{\theta{\pi}} J \approx \frac{1}{N} \sum \nabla_{\theta{\pi}} \log \pi(s, a) A ]