dqn流程图
时间: 2025-05-24 10:59:07 浏览: 19
### 关于DQN算法的流程图与架构图
#### 一、深度Q网络(DQN)的核心原理
深度Q网络是一种结合了强化学习中的Q-Learning方法和深度神经网络的技术。它通过使用神经网络作为函数逼近器来估计动作值函数 \( Q(s, a) \),从而解决高维状态空间下的控制问题[^1]。
以下是DQN的主要组成部分及其工作流:
1. **状态输入**: 状态被传递到神经网络中,该网络充当Q值函数的近似器。
2. **动作值输出**: 经过前向传播后,神经网络会输出当前状态下所有可能动作对应的Q值。
3. **累积奖励反馈**: 根据所选动作产生的即时奖励以及后续状态的最大Q值,更新目标Q值。
4. **经验回放机制**: 将每次交互的经验存储在一个缓冲区中,在训练过程中随机采样以打破时间关联性并提升数据利用效率[^1]。
#### 二、DQN算法流程图描述
下面是一个基于Mermaid语法绘制的DQN学习过程简化版流程图:
```mermaid
graph TD;
S[初始状态];
NN[神经网络 Q 函数逼近器];
A[选择动作];
R[获取奖励];
NS[新状态];
ER[存入经验回放缓冲池];
UP[从缓存中抽取样本进行参数更新];
S -->|观察环境| NN;
NN -->|预测动作值| A;
A -->|执行动作| R;
R & A -->|下一步状态| NS;
NS -->|记录至| ER;
ER -->|定期抽样| UP;
style S fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
style NN fill:#bbf,stroke:#f66,stroke-width:2px;
```
此图展示了如何从初始状态出发经过一系列操作最终实现模型参数优化的过程。
#### 三、深度Q网络架构图说明
典型的DQN架构由以下几个模块构成:
- 输入层接收来自游戏画面或其他形式的状态表示;
- 多个隐藏全连接或者卷积层提取特征信息;
- 输出层对应每一个可行行动给出相应期望回报估值。
具体来说,如果采用CNN结构,则先用几组convolutional layers处理图像像素点得到高层次语义理解;再接flatten layer展开成单一维度数组送入fully connected layers完成最后分类回归任务——即估算各选项价值大小以便做出最佳抉择[^1]。
另外值得注意的是Double DQN引入了一个额外的目标网络用来稳定训练效果,而dueling variant则试图分别评估state value V(s) 和 advantage function A(a,s), 进一步改善性能表现[^3]。
#### 四、总结
以上便是有关DQN基本运作逻辑及其实现框架的大致介绍。尽管如此简单版本已经能够在许多经典控制场景下取得不错成果,但它仍然存在诸如低效探索等问题待进一步研究改进[^2]^。
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