DQN是什麼意思？

一、DQN的概念

Deep Q-Network (DQN) 是一種深度強化學習演算法，是專門用於解決高維空間的決策問題。其基礎是 Q-Learning 演算法，將 Q-Learning 擴展到了 CNN 等深度神經網路中，可以用於解決圖像、文本等高維狀態下的問題。

DQN 由 Google DeepMind 在 2013 年提出，在 Atari 遊戲平台上進行測試，表現出了與人類相似的遊戲操作策略。

DQN 不僅在遊戲領域有著很好的應用，也被廣泛應用於機器人控制、自動駕駛等領域。

二、DQN的工作原理

DQN 的核心是 Q-learning 演算法，它是一種基於值迭代的演算法，用於真實世界和決策的強化學習。Q-learning 的基本想法是學習一個最優的 Q 函數，它將每個狀態和動作映射到預期的長期回報。

在 DQN 中，Q 函數被建模為深度神經網路。Model-free RL 使用這樣的方式來直接估計策略的價值函數，而不需要建模狀態-動作轉移概率（無需使用模型），從而避免了MDP中狀態轉移概率未知或複雜情況下的建模工作

在每個時刻，Agent 通過觀察當前狀態來決定執行哪個動作。同時，它用一條軌跡來更新 Q 函數，直到獲得最優的策略。

三、DQN的演算法流程

DQN 演算法包含以下主要步驟：

1. 初始化深度神經網路，將狀態 s 作為輸入，將動作 a 的 Q 值作為輸出。

2. 探索和利用：在每個時間步，Agent 以 ε-greedy 策略（有一定的概率進行隨機動作）進行動作選擇。

3. 執行動作：Agent 執行選擇的動作，並觀察環境的反饋信息。

4. 記錄經驗：將經驗(狀態、動作、下個狀態、獎勵)存儲在記憶池中。

5. 訓練網路：從記憶池中隨機抽取經驗，計算損失函數，進行網路的反向傳播。

6. 更新網路參數：使用梯度下降方法更新網路參數。

7. 重複執行以上步驟。

四、DQN的注意點

在 DQN 的訓練過程中，有以下注意點：

1. 探索與開發的平衡問題。ε-greedy 演算法可以在一定程度上緩解這一問題。

2. 記憶池的選擇。記憶池的大小要適當，不能過小或過大。

3. 神經網路架構的選擇問題。神經網路需要選擇合適的深度、寬度、激活函數等超參數。（例如使用convolutional neural network 或者 feed forward neural network）

五、DQN的相關代碼

import gym
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from collections import deque

class DQN_Agent():
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.epsilon_min = 0.01
        self.learning_rate = 0.001
        self.tau = 0.125
        self.model = self.create_model()
        self.target_model = self.create_model()

    def create_model(self):
        model = tf.keras.models.Sequential()
        model.add(tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.env.observation_space.shape[0], activation="relu"))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(24, activation="relu"))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(self.env.action_space.n, activation="linear"))
        model.compile(loss="mse", optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return self.env.action_space.sample()
        q_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(q_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        if len(self.memory)  self.epsilon_min:
                self.epsilon *= self.epsilon_decay
            if e % 10 == 0:
                self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())
                
env = gym.make("CartPole-v0")
agent = DQN_Agent(env)

agent.run()