深度Q學習（Deep Q-Learning）

一、什麼是深度Q學習

深度Q學習（Deep Q-Learning）是一種使用神經網路對Q-learning演算法進行擴展的移動機器人領域中常用的強化學習演算法。它通過神經網路來表達Q值函數，以解決在高維狀態空間中具有複雜狀態和行為的任務。

在深度Q學習中，機器學習系統試圖在無監督的學習之中自主尋找策略，同時不斷地與環境進行交互，以獲得最優的行為結果。不同於簡單的Q-learning演算法只適用於狀態空間較小、行為空間較為簡單的情況下，深度Q學習可以適用於更為複雜的環境下，並能夠進行高效地處理和表達，可以大大提高機器人執行任務的準確性及速度。

二、如何實現深度Q學習

深度Q學習的核心演算法是著名的DQN，即深度Q網路（Deep Q Network）。這個演算法是通過構建一個以卷積神經網路為基礎的神經網路模型，將學習和預測的問題通過Q值的方式進行轉換來實現。

具體來說，DQN用神經網路來表示一個Q函數，即動作價值函數，用於評估在當前狀態下執行動作的回報期望值。網路的輸入為狀態，輸出為每個動作的Q值。

DQN訓練過程中，每一步的動作選擇都是基於一個ε-貪婪策略，機器人在某一狀態下以概率ε選擇一個隨機動作，否則選擇當前Q值最大的動作。這種隨機性的引入可以使學習過程更具有探索性，從而獲得更新Q值的機會。

訓練過程中，每次機器人執行一個動作，都會更新神經網路的Q值函數。這裡採用的是貝爾曼方程的更新方法，即將當前狀態和下一狀態之間的最大回報期望加上當前獎勵，更新當前狀態下的Q值。

三、深度Q學習的應用

深度Q學習有廣泛的應用場景，例如AlphaGo中的機器人對弈、自動駕駛，以及推薦系統等。在AlphaGo中，深度Q學習被用於構建決策網路，以評估每個動作的潛在價值。

在自動駕駛中，深度Q學習可以用於對交通信號燈狀態的預測、車道保持和路徑規劃等任務。機器人在行駛過程中將狀態輸入到神經網路模型中，得到所需的操作輸出，從而達到自動駕駛的目的。

四、深度Q學習Python案例實現

import random
import numpy as np
import tensorflow as tf

class DQN:
    def __init__(self, n_actions, input_dims, alpha, gamma, epsilon, \
    batch_size, replay_capacity=50000):
        self.action_space = [i for i in range(n_actions)]
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon
        self.batch_size = batch_size
        self.replay_capacity = replay_capacity
        self.replay_memory = []
        self.mem_cntr = 0

        self.q_eval = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(*input_dims,)),
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(n_actions, activation=None)
        ])
        self.q_target = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(*input_dims,)),
            tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(n_actions, activation=None)
        ])

        self.q_eval.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=alpha), loss='mse')

    def update_replay_memory(self, transition):
        if self.mem_cntr  self.epsilon:
            state = np.array([observation])
            actions = self.q_eval.predict(state)
            action = np.argmax(actions)
        else:
            action = np.random.choice(self.action_space)
        return action

    def learn(self):
        if self.mem_cntr < self.batch_size:
            return

        batch = random.sample(self.replay_memory, self.batch_size)
        states = np.array([transition[0] for transition in batch])
        actions = np.array([transition[1] for transition in batch])
        rewards = np.array([transition[2] for transition in batch])
        next_states = np.array([transition[3] for transition in batch])
        dones = np.array([transition[4] for transition in batch])

        q_eval = self.q_eval.predict(states)
        q_target = np.copy(q_eval)

        indices = np.arange(self.batch_size)
        eval_act_index = actions.astype(int)
        reward_batch = rewards

        q_target_next = self.q_target.predict(next_states)
        max_act_next = np.argmax(q_eval, axis=1)
        q_target[indices, eval_act_index] = reward_batch + \
            self.gamma*q_target_next[indices, max_act_next.astype(int)]*(1-dones)

        self.q_eval.train_on_batch(states, q_target)

        if self.mem_cntr % 1000 == 0:
            self.update_network_parameters()

    def train(self, env):
        scores = []
        for i in range(env.n_games):
            score = 0
            done = False
            obs = env.reset()
            while not done:
                action = self.choose_action(obs)
                next_obs, reward, done, info = env.step(action)
                self.update_replay_memory((obs, action, reward, next_obs, done))
                self.learn()
                score += reward
                obs = next_obs
            scores.append(score)
        return scores

    def update_network_parameters(self):
        self.q_target.set_weights(self.q_eval.get_weights())

class Environment:
    def __init__(self, n_games, n_steps):
        self.n_games = n_games
        self.n_steps = n_steps
        self.observation_space = [i for i in range(n_steps)]

    def reset(self):
        return self.observation_space[0]

    def step(self, action):
        next_state = self.observation_space[action+1]
        reward = abs(self.observation_space[-1] - next_state)
        done = True if next_state == self.observation_space[-1] else False
        return next_state, reward, done, {}

if __name__ == '__main__':
    env = Environment(n_games=1000, n_steps=10)
    dqn_agent = DQN(n_actions=len(env.action_space), input_dims=(1,), \
        alpha=0.001, gamma=0.9, epsilon=1.0, batch_size=64)
    scores = dqn_agent.train(env)