q learning 参数_强化学习：Deep Q-Learning个人理解

前言:
本文算是个人笔记，如有不足或需要讨论的，欢迎交流。
有大佬知道如何搭网络的（如多少层和每层多少个神经元等参数怎么调），求请教。

了解DQN必须从Q-learning讲起。不过先说明一点，不论是DQN还是Q learnging 都是基于值的方法，至于基于值和基于策略的区别，我打算放在下一章。（因为这不是我要讲的重点）

Q-learning不会的话可以去翻下我的前一篇，

（说实话，本文主要也是承接前文来写的，如果有不懂的地方建议先看下前文）

DQN与Q learning最大的区别在于Q表，在Q learning中这是一个表，输入（s,a）即可查询对应的Q值，在DQN中，这是一个由神经网络替代的函数，输入（s，a）即可输出对应Q值。

使用DQN的原因：在动作a的种类少的时候，可以使用一张表表示。每次选择a都是通过比较Q值，选Q值最大的a。但当a变多的时候，这种比较就变得相当耗时。比如Q learning可以接受 A(向左,向右)，但很难接受 A(向左多少米,向右多少米）这种连续动作。

如何获得/定义Q函数呢，和Q learning一样，两种基本方法--蒙特卡洛（MC）和时间差分法（TD）。

如何去更新Q函数呢？用梯度上升/下降的方法。

先说下如何去更新网络。
Q函数定义为Q（s,a|θ），参数为状态s、动作a，以及定义网络的各种未知数θ，输出为此状态的Q值。
我们当前状态s，进行动作a，对应Q值为Q（s,a），我们在经过MC或者TD方法获得的新的奖励所更新的Q值设为Q'。

ps:当然是求偏导
很明显，这里的

就相当于监督学习中的loss，为什么要这么定义呢？我打算放到文章末尾。

蒙特卡洛（MC）：

• 0：初始化Q函数（神经网络）
• 1：随机选取一个状态S开始游戏
• 2：直到游戏终或者行动步数到达最大时，获得一个（s,a）序列，以及每个对应的奖励。
• 3：对序列中的(s,a），利用(s,a)所能获得的奖励值R以及本身的(s,a)值，计算新的Q值，写为Q'，利用Q'更新Q网络的参数θ。
• 4：重复1步骤，直到收敛（即Q值不再变化，或变化很小），但要求每个状态s都能够被选到。

时间差分法（TD）

• 1：随机选取一个状态S开始游戏
• 2：此s状态下选取a（根据贪婪 或者 ε-贪婪），并在动作a的状态下获得s'，即下一状态，继续在s'使用策略获得a'。
• 3：使用(s,a)状态下的反馈奖励r以及(s',a')的未来奖励（Q值）计算(s,a)的新的Q值（Q'），利用Q'更新Q网络的参数θ。
• 4：重复1步骤，(但要求每个状态s都能够被选到。)

为什么设置

为'loss'：

此处要提及Q-learning的收敛的定义是什么：在一个静态任务中，Q表存在一个或多个确定的最优解。 ps:找不到原文，按照个人理解说的。
举个例子，在一个棋盘里，左上角是起点，右下角是终点，所有格子都可以走，但一次只能走一格。这些条件都不会改变，所以最优的走法之一就是沿着边向下然后向右，当然同路程的走法也还有很多，但所消耗的步数都是相同的，所以都是一样的最优解。
Q'为我们更新后的值，Q为我们目前的值，如果在更新到某次之后，Q'==Q的话，那就说明Q不会再改变，那也就意味着其达到最优解之一，即为收敛。所以更新以Q'-Q(s,a)为loss，使用梯度方法使Q逼近Q'。

目前为止，DQN所要讲的都讲完了。接下来就是police gradient，这是一种policy-base的方法。

如果对你有帮助，请点个赞，如果有问题，请提出。

照常：