【RL】DQN及其各种优化算法

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上一篇博文的末尾，我们介绍了传统QLearning的劣势——那就是需要维护一个Q表，而对于很多状态，连续动作的情况，我们Q表的大小将会爆炸性地增长。我们微小的内存必然存不下这么大的Q表。所以我们要转换我们的思路。

其实，Q表在之前的QLearning中，只是扮演了一个函数的角色——这句话怎么理解？给定动作和状态，他会给你返回一个价值。

所以我们为什么不直接建立一个函数呢? 这样我们既可以完成Q表的任务，而且也不用爆内存。可选的函数有：线性函数，决策树，最近邻，傅里叶变换，神经网络等。神经网络作为一个universal approximator，自然成了我们的首选，使用神经网络作为函数的Qlearning，就叫Deep Q-Learning（DQN）。

 

既然我们要使用神经网络，那你总要指定输入和输出吧。这里我们的输入和输出总共有两种：

1.  给定状态和动作，输出对应的Q值，这个其实挺少用的。优点就是对于连续的动作依然能够建模。
2.  还有一种是给定状态，输出所用动作的Q值。显然这种情况就不能对连续的动作建模了。

知道输入输出以后我们还得知道我们的优化目标。其实我们的优化目标和我们的QLearning一样：

我们有：

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