DQN流程图

### 关于DQN算法的流程图与深度Q网络架构图 #### DQN算法流程图 DQN（Deep Q-Network）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，其主要目的是通过深度神经网络逼近Q函数，从而解决高维状态空间下的决策问题。以下是DQN算法的一般流程： 1. **初始化** 初始化神经网络参数 \( \theta \) 和目标网络参数 \( \theta^- \)[^3]。同时创建一个空的经验回放缓冲区 \( R \)。 2. **交互与存储经验** 在每一步中，智能体根据当前策略选择动作并执行该动作，观察到新的状态以及奖励值，并将此四元组 \( (s, a, r, s') \) 存储至经验回放缓冲区 \( R \)[^2]。 3. **采样与训练** 随机从缓冲区 \( R \) 中抽取一批样本 \( B=\{(s_i,a_i,r_i,s'_i)\} \)，并通过这些样本更新神经网络参数 \( \theta \)。具体来说，利用损失函数优化模型参数，其中目标 Q 值由目标网络计算得出。 4. **同步目标网络** 定期或按固定步数将主网络的权重复制给目标网络，即令 \( \theta^- = \theta \)[^3]。 5. **重复以上步骤直至收敛** ```mermaid graph TD; A[Start]; B{Initialize}; C[Interact with Environment]; D[Store Experience in Replay Buffer]; E[Sample Minibatch from Replay Buffer]; F[Update Neural Network Weights]; G[Synchronize Target Network]; H{Converged?}; A --> B; B --> C; C --> D; D --> E; E --> F; F --> G; G --> H; H --Yes--> End; H --No--> C; ``` --- #### 深度Q网络架构图 深度Q网络的核心在于使用卷积神经网络（CNN）或其他类型的神经网络来估计状态-动作值函数 \( Q(s, a; \theta) \)。对于像 Atari 游戏这样的任务，通常采用 CNN 来提取图像特征。下图为典型的 DQN 架构示意：  ##### 主要组件说明： 1. **输入层** 输入通常是连续帧的状态表示（例如 Atari 游戏中的堆叠帧），形状为 \( W \times H \times C \)，其中 \( W \), \( H \) 表示宽度和高度，\( C \) 表示通道数[^2]。 2. **隐藏层** 使用多个卷积层提取局部特征，随后连接全连接层完成最终映射[^2]。 3. **输出层** 输出对应每个可行动作的动作值 \( Q(s, a; \theta) \)[^1]。 --- ### 示例代码实现框架 以下是一个简单的伪代码实现框架，展示如何构建和训练 DQN 模型： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class DQN(nn.Module): def __init__(self, input_shape, num_actions): super(DQN, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_shape[0], 32, kernel_size=8, stride=4), nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1), nn.ReLU() ) conv_out_size = self._get_conv_out(input_shape) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(conv_out_size, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, num_actions) ) def _get_conv_out(self, shape): o = self.conv(torch.zeros(1, *shape)) return int(np.prod(o.size())) def forward(self, x): conv_out = self.conv(x).view(x.size()[0], -1) return self.fc(conv_out) # Training loop example def train_dqn(model, target_model, replay_buffer, optimizer, gamma, batch_size): if len(replay_buffer) < batch_size: return states, actions, rewards, next_states, dones = replay_buffer.sample(batch_size) state_q_values = model(states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1) next_state_max_q = target_model(next_states).max(1)[0].detach() expected_q_values = rewards + gamma * next_state_max_q * (1-dones) loss = nn.MSELoss()(state_q_values, expected_q_values) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` ---