本文主要是介绍强化学习与Deep Q-Network（DQN），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
什么是强化学习？难点是甚么？
1.有监督？无监督？是有稀疏并延时的标签---奖励（reword）
2.信用分配问题，得分可能跟你现在的行为没有直接的关系（不好表述）
3.对于现有得分，搜索/不搜索
ps：强化学习就是一个不断学习来提升自己的一个模型，当前的决策由现在或者未来决定的。
ps：滴滴的司机派单，阿尔法狗的棋谱学习，都有强化学习的影子。
马尔可夫决策过程
模型：
有限序列，状态序列和行为序列，
有确定假设：当前的状态只由上一状态决定，当前的行为基于当前的状态。
具有无后效性，马尔可夫性。
把“眼光”放长远：打折未来奖励(discounted future reward)
t时刻（包括t时刻）的未来奖励：（假设是一个马尔可夫决策过程）
因为未来有不确定性，所以只需要计算打折的未来奖励！（乘一个[0,1]系数）：
写成递推公式：（定义好了打折的未来奖励）
怎么预估“未来收益”？
进行建模！
假设函数：Q（s,a）是在s状态下采取a行为并在之后采取最优动作来获得最高打折的未来奖励
那么最大的奖励就是：当前s状态下的收益 + Q（s，a）是在s的下一时刻最大的收益！
发现了没：这就是一个DP，maxVal就是一个递推方程（转态转移方程），但是对于DP都知道时间空间消耗比较大
状态空间太大怎么办？ 使用深度神经网络(DQN)
对state和action进行输入来预测Q函数的值，（这个值是随机初始化的）
建模：利用表达能力极强的神经网络
定义损失函数：均方误差损失
这个模型没有加入池化层，因为引出pooling层会损失掉图片模式的位置信息，这显然是不可行的！
但是，Q函数不是线性的，一定不是凸函数，那么收敛有会有问题！
“重演”策略
经验回放，把所有的经历都记录下来，在SGD时随机批选取样本，不能按时序来进行排，
因为训练实例之间相似性太大，网络很容易收敛到局部最小值！（冗余项太多，会加大该特征的表达）
总结：
1.信用分配问题：该算法通过神经网络来预测，可以将reword回馈到关键步骤
2.搜索问题：损失每次都以求最值的方式进行优化，这是一种贪心的思想，但是它会带引模型搜索当前认为最好的策略！
这篇关于强化学习与Deep Q-Network（DQN）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
