Prerequisite

Q-Learning

Q-Learning是一種強化學習演算法，用於解決基於狀態和行動的問題。

它通常用於機器學習和人工智慧領域，特別是在處理決策性任務和控制問題時。

Q-Learning的目標是學習一個策略，使一個智能體（或代理）能夠在環境中選擇最佳的行動，以最大程度地增加其長期回報（或累積的獎勵）。

Q-Learning基於一個Q-值函數，它用來估計在特定狀態下執行特定行動的預期回報。

Q-值函數的更新是通過不斷地觀察環境和執行行動來完成的。

演算法的目標是不斷調整Q-值，使其逼近真實的最佳Q-值，以便智能體能夠做出最佳的決策。

Q-值的更新式子

• 是在狀態下執行行動的Q-值。
• 是學習速率，表示更新Q-值時的權重，通常在0和1之間。
• 是執行行動後獲得的即時獎勵。
• 是折扣因子，表示長期回報的重要性，通常在0和1之間。
• 表示在下一個狀態中選擇最佳行動的Q-值。

Q-Learning的核心思想是使用Bellman方程來更新Q-值，以便智能體可以在不斷地嘗試中學習最佳的策略。

Bellman方程

這是最優Q-值函數的Bellman方程，它表示在狀態下執行行動的最優Q-值等於即時獎勵加上折扣因子乘以下一個狀態中選擇最佳行動的最優Q-值。

這些式子是Q-Learning算法的核心，它們用於不斷更新Q-值函數，以最大化長期回報，從而學習最佳的策略。

根據具體的問題和實現，還可以添加一些其他細節和調整。

該演算法是一種模型無關的方法，因此不需要對環境進行精確的建模，而是通過試驗和學習來優化策略。

Experience Replay

Experience Replay 是一種在深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）中常用的技術，用於改進智能代理（如機器人或遊戲AI）的訓練效果。

它的主要目標是改善訓練過程的效率和穩定性，特別是在處理連續的環境交互中。

在 Experience Replay 中，智能代理會將之前觀察到的環境狀態、行動、獎勵以及下一個狀態存儲在一個緩存（或經驗池）中。然後，代理可以從這個緩存中隨機抽樣過去的經驗來進行訓練。這樣的好處有幾個：

1. 減少數據相關性：當代理連續地與環境互動時，連續的狀態和行動可能具有高度相關性，這可能導致模型的不穩定性。通過隨機抽樣經驗，可以減少這種相關性，有助於穩定訓練。
2. 提高數據效率：代理可以反復使用以前的經驗，而不僅僅使用新的經驗。這對於在資源有限的情況下進行高效訓練非常有用，因為它可以更充分地利用可用的數據。
3. 增加訓練樣本多樣性：經驗回放可以包含代理在不同時間點和環境情境下收集的經驗，這有助於代理更好地探索和學習不同的策略。

Target Network

在 Deep Reinforcement Learning 中，Target Network 是一個重要的概念。

它通常用於改進Q-learning算法的穩定性和訓練效率。

簡單來說，Target Network 是一個複製 Q-network，但它的參數會以一個較慢的速度更新。

主要的作用是用來計算Q-learning目標，而不是像Q-network那樣經常更新。這樣做的目的是為了降低目標估計的方差，從而提高訓練的穩定性。

在訓練過程中，Q-learning算法通常使用Target Network計算目標Q值，而不是使用實時更新的Q-network。

這樣可以減少Q值估計的不穩定性，有助於更穩定地訓練深度強化學習模型，特別是在面對高度非穩定環境時。

Goal

Deep Q-Network 是一種強化學習演算法，用於訓練在不同狀態下做出最佳動作決策的人工智慧代理。

Background

Deep Q-Network（DQN）是一種強化學習算法，用於解決離散動作空間的問題。

DQN的核心思想是使用深度神經網絡來近似Q函數，其中Q函數衡量在給定狀態下採取某個動作的價值。DQN的訓練過程包括以下步驟：

1. 建立一個深度神經網絡，通常是一個卷積神經網絡（CNN），用於估計Q值。
2. 存儲過去的狀態、動作、獎勵、下一個狀態的數據，以建立經驗回放緩衝區。
3. 使用經驗回放方法，從緩衝區中隨機抽取數據批次，以減小數據間的相關性，並使用這些數據來更新神經網絡的權重。
4. 使用Q學習更新規則，進行目標Q值的估計和訓練。這包括使用目標網絡來穩定訓練過程，目標網絡的權重較慢地更新，以提高訓練的穩定性。
5. 重複執行步驟3和4，直到達到所需的性能水平或訓練次數。

明天就會實做 Deep Q-Network

敬請期待 ~