Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

Deep Q-Learning

Deep Q-Learning – это расширение Q-обучения, которое использует глубокие нейронные сети для представления и обновления Q-значений. Это позволяет агентам принимать более сложные и информированные решения в средах с высоким уровнем сложности и большим количеством состояний и действий. В традиционном Q-обучении Q-таблица используется для хранения значений всех возможных пар «состояние-действие», что становится неосуществимым в задачах с большой размерностью. Deep Q-Learning решает эту проблему, используя нейронные сети для аппроксимации функции Q. Агент обучается обновлять параметры нейронной сети, минимизируя разницу между предсказанными и реальными Q-значениями, что делает возможным обучение на больших наборах данных и в сложных средах. Один из ключевых компонентов Deep Q-Learning – это опытный буфер (experience replay), который позволяет агенту запоминать и повторно использовать предыдущие опыты для обучения, что повышает стабильность и эффективность процесса обучения.

Обучение с подкреплением применяется в робототехнике, играх, управлении ресурсами и других задачах, где требуется разработка стратегий и принятие решений в динамических и неопределённых средах.

Описание задачи

Рассмотрим задачу "CartPole" из OpenAI Gym. В этой задаче агент управляет тележкой, на которой закреплен вертикально стоящий столб. Цель агента – балансировать столб, не позволяя ему упасть, двигая тележку влево или вправо.

Описание среды "CartPole"

Состояния:

– Положение тележки (отрицательное значение – тележка слева от центра, положительное – справа).

– Скорость тележки.

– Угол отклонения столба от вертикального положения.

– Угловая скорость столба.

Действия:

– Двигать тележку влево.

– Двигать тележку вправо.

Награды:

– Агент получает награду +1 за каждый шаг, пока столб остается вертикально.

Конечное состояние:

– Эпизод заканчивается, если столб отклоняется слишком сильно от вертикального положения или тележка выходит за пределы поля.

Пример кода для Deep Q-Learning

Для реализации DQN мы будем использовать библиотеку PyTorch для создания и обучения нейронной сети.