【机器学习】强化学习（五）深度强化学习理论

强化学习算法如Q学习的确有一些局限性，比如状态和动作空间过大或过复杂的问题。针对这些问题，有一些解决方案，比如：

使用函数逼近来近似Q函数，而不是用表格存储。函数逼近可以是线性的，也可以是非线性的，比如神经网络。这样可以减少存储空间，也可以处理连续的状态和动作空间。
使用分层强化学习来将复杂的任务分解为子任务，每个子任务有自己的状态和动作空间，以及奖励函数。这样可以降低问题的复杂度，也可以提高学习效率。
使用深度强化学习来结合深度学习和强化学习，利用深度神经网络来表示策略或值函数，从高维的原始输入（比如图像）中提取特征，学习复杂的环境和任务。深度强化学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成果，比如AlphaGo，Atari游戏，机器人控制等。

五、深度强化学习

5.1 深度 Q 网络

图：深度 Q 学习中，使用神经网络来逼近 Q 值函数

（2个卷积层，2个全连接层）

DQN的网络结构

深度 Q 网络的网络结构是指用于近似 Q 函数的深度神经网络的结构。深度 Q 网络的网络结构可以根据不同的输入和输出的类型和维度来设计，但是一般都包括以下几个部分：

输入层：输入层是用于接收环境的状态信息的，它可以是一个向量，一个矩阵，或者一个张量。例如，如果输入是图像，那么输入层可以是一个三维的张量，表示图像的高度，宽度和通道数。
隐藏层：隐藏层是用于提取状态信息的特征的，它可以有多个，每个隐藏层都由若干个神经元组成。每个神经元都有一个激活函数，用于增加网络的非线性。隐藏层可以是全连接层，卷积层，循环层，或者其他类型的层。例如，如果输入是图像，那么隐藏层可以是若干个卷积层，用于提取图像的局部特征。
输出层：输出层是用于输出每个动作的 Q 值的，它的神经元的个数等于动作空间的大小。输出层一般是一个全连接层，没有激活函数。输出层的每个神经元都对应一个动作，其输出的值就是该动作的 Q 值。例如，如果动作空间是离散的，有四个动作，那么输出层就有四个神经元，分别表示上，下，左，右的 Q 值。