1.深度强化学习笔记——DQN原理与实现（pytorch+gym）
2.强化学习 -- 深度Q网络（DQN）
3.强化学习入门项目 Spinning up OpenAI (2) 基本使用
4.动手学强化学习-1:DQN:CarPole DQN的深度实现
5.深度强化学习Gumbel-Softmax：离散随机变量的重参数化（reparameterization）
6.深度强化学习：代码实现深度Q网络DQN

深度强化学习笔记——DQN原理与实现（pytorch+gym）

       本文概述了深度强化学习中的DQN（Deep Q-Network）算法，着重介绍了其原理和在gym环境下的强化应用实例。通过Pytorch框架进行实现，学习我们将深入解析DQN的源码各个组成部分和提升技巧。

       DQN核心原理

       DQN是深度对传统Q-learning的改进，利用神经网络估计动作值。强化moba游戏服务器源码它包含目标网络、学习-greedy策略选择和经验重放机制。源码目标网络通过贝尔曼方程和temporal difference方法与agent网络保持接近，深度通过延迟更新参数来稳定训练过程。强化

       关键组成部分

目标网络：模拟回归问题，学习输入状态，源码输出对应动作的深度Q值，通过贝尔曼方程更新参数。强化

经验重放：存储互动经验，学习提高模型参数更新效率，通过随机采样训练。

-greedy策略：在决策时，采用随机性和确定性策略的平衡，选取最大动作值的概率略大于随机。

       提升技巧

Double DQN：解决高估动作值问题，通过两个网络分别选择动作和估计值，提高准确性。

Dueling DQN：改进网络结构，分离状态值和优势函数，更高效地更新Q值。

Prioritized Experience Replay：有重点地采样经验，根据TD error调整优先级。

       Pytorch实现

       需要配置gym和Pytorch环境，然后是详细步骤的代码实现，包括环境初始化、数据处理和模型训练。在个episode的训练中，DQN在早期就能展现出良好性能。

       更多代码和训练结果将在后续章节提供。社团报名源码

强化学习 -- 深度Q网络（DQN）

       强化学习中，深度Q网络(DQN)是一种关键的技术，它将值函数近似与神经网络结合，特别是通过深度学习的方式。DQN作为基于价值的学习方法，其核心是学习一个评论员角色，即Q网络，评估执行策略的好坏。Q网络通常是一个神经网络，用状态向量(s)和动作向量(a)作为输入，输出一个表示动作价值的实数值。

       DQN的重点在于动作价值函数，即Q函数，它预测在特定状态下采取某个动作后可能获得的累积奖励。有两种形式：一是直接返回给定(s, a)对的标量值，二是返回一个状态下的动作价值向量。通过Q函数，算法可以选择最优动作进行策略改进。

       DQN的关键技巧包括目标网络，用来稳定训练过程，避免实时更新带来的不稳定性；探索策略，如ε-贪心和玻尔兹曼探索，用于平衡当前行动和未来可能的收益；以及经验回放，存储和重复使用多个策略产生的经验，提高训练效率并保证数据多样性。

       在具体实现中，DQN以ε-贪心策略执行动作，通过经验回放缓冲区收集动作-状态-价值信息，然后以批量数据的形式进行目标网络的Q函数训练。这个过程涉及目标网络的更新和Q函数的定期调整。与传统的Q学习相比，DQN使用深度网络代替表格存储，且采样策略更为灵活，从而提升学习性能。网站源码 借款

强化学习入门项目 Spinning up OpenAI (2) 基本使用

       Spinning up包含多种深度强化学习算法，如深度策略梯度（PPO）、软 Actor-Critic（SAC）、TRPO等，适用于全面观测、非基于图像的环境。这些算法基于多层感知器（MLP）的actor-critics架构，提供可靠的性能和高效的样本利用率。选择这些算法是因为它们代表了深度强化学习领域的主要进展，尤其是PPO和SAC在策略学习中的表现和效率。

       On-policy算法中，如经典的策略梯度算法（VPG），是入门级的深度强化学习方法，它们基于实时数据直接优化策略性能，提供较好的稳定性，但可能牺牲样本效率。从VPG到TRPO再到PPO，算法不断进化，旨在提高效率与稳定性。

       Off-policy算法，如确定性策略梯度算法（DDPG），利用旧数据训练策略和Q函数，有效利用经验，提高学习速度。尽管这类算法能获得良好的性能，但缺乏理论保证，可能导致不稳定。TD3和SAC是DDPG的改进版本，旨在缓解相关问题。

       Spinning up的代码实现遵循特定模板，分为核心算法逻辑和运行辅助工具的文件。所有算法都从经验缓冲区类开始，用于存储与环境交互的数据。每个算法文件包含运行核心函数和命令行支持，云约源码方便在Gym环境中直接执行。实现顺序遵循类似结构，从初始化经验缓冲区到运行算法逻辑，再到命令行或脚本中调用函数。

       运行实验是探索深度强化学习算法效能的关键步骤。使用命令行或脚本文件执行算法，可以观察其在不同任务上的表现。命令行工具spinup/run.py提供了运行算法、查看训练策略和绘图的便利。运行涉及设置超参数，通过命令行直接控制，可以运行多次实验，包括使用不同随机种子，但需注意每次实验需要单独启动。

       实验输出包括算法参数保存在model.pt文件中，以及通过绘图展现学习过程和性能指标。Spinning up的实验输出系统，如使用experimentGrid，允许通过不同超参数设置多次实验，以寻找最优配置或比较不同参数下的算法性能。

       总之，通过Spinning up提供的工具和框架，可以深入学习和应用深度强化学习算法，包括算法选择、代码实现、实验设计与分析，以及结果展示等关键环节。

动手学强化学习-1:DQN:CarPole DQN的实现

       强化学习的最佳学习路径是理论与实践并重，本文系列将通过研究和实践GitHub上的项目来提升对强化学习的理解。首先，我们将从分析项目代码开始，特别是针对DQN在CarPole环境的应用，逐步进行动手实践。

       GitHub上的获取整站源码项目提供了多种强化学习算法的实战项目，经过适配，使其能在Windows系统和PyCharm（社区版）环境中运行。项目支持的环境包括AntBulletEnv、BipedalWalker等共计个挑战，如CarPole-v0，它要求玩家通过移动小车保持杆子平衡，环境设计和奖励机制对学习至关重要。

       DQN（Deep Q-Network）作为value-based算法的代表，改进了Q-learning的局限。它利用深度卷积神经网络代替传统的状态-动作表，通过经验回放和目标网络设计，解决环境复杂时的查询问题和TD偏差。深入理解DQN，可以参考莫凡大哥的博客。

       在CarPole-v0环境中，观测状态包括车辆位置、速度、杆子角度和末端速度，动作则是左右移动，奖励机制鼓励杆子保持平衡。代码实现部分，博主提供了一份清晰的代码示例，包括DQN的核心逻辑，如使用local和target网络计算Q值，以及模型、经验回放缓冲区和智能体的实现。

       模型部分定义了一个三层MLP网络，replay_buffer.py用于存储和采样经验数据，agent.py包含智能体的关键函数，run.py则配置了训练参数和可视化功能。在运行时，代码根据操作系统做了调整，确保在Windows上也能顺利运行。

深度强化学习Gumbel-Softmax：离散随机变量的重参数化（reparameterization）

       在强化学习领域，确定性策略梯度算法如DDPG，专为连续动作空间设计。为扩展这些算法处理离散动作空间的能力，引入了Gumbel-Softmax技巧。本文将从强化学习角度，简要介绍为何需要以及如何使用Gumbel-Softmax。

       首先回顾策略梯度估计方法：随机策略梯度定理适用于随机策略，计算梯度涉及动作概率；确定性策略梯度定理则针对确定性策略，计算梯度依赖动作直接输出。

       随机策略梯度要求可微分的概率密度函数，常见离散分布如categorical分布和连续分布如高斯分布，均能通过神经网络参数化，从而满足可微性。而确定性策略梯度要求动作可微，但离散动作难以直接实现。

       引入Gumbel-Softmax技巧，通过重参数化解决离散动作探索问题。在连续动作空间中，确定性策略梯度引入噪声实现探索。对于离散动作空间，Gumbel-Softmax采用Gumbel噪声与离散概率结合，实现可导的离散采样过程。具体而言，首先采样Gumbel噪声，然后与动作概率相加，通过softmax转换为可导的连续概率分布。最后，通过温度参数调节分布平滑度，实现离散动作的选择。

       Gumbel-Softmax操作将离散动作探索从梯度计算中分离，确保策略梯度可求。在实际应用中，前向传播时使用离散动作采样，反向传播时采用Gumbel-Softmax估计梯度。通过合理选择温度参数，Gumbel-Softmax能在保持探索能力的同时，提供连续概率分布，便于梯度优化。

       综上，Gumbel-Softmax为处理离散动作空间的强化学习任务提供了有效解决方案，通过重参数化技巧，实现了离散动作的可导采样，促进了策略优化过程。实践表明，Gumbel-Softmax在离散动作空间的强化学习中表现出色，是深度强化学习领域的重要工具。

深度强化学习：代码实现深度Q网络DQN

       深度强化学习的DQN实现，通过Tensorflow实现了一个在OpenaiGym中的"CartPole-v0"游戏的DQN框架，旨在帮助理解其工作原理并进行优化。DQN的核心包括构建Q网络和target网络模块，训练Q网络，更新target网络，以及基于Q值选择动作。记忆回放机制则是存储和随机抽样训练数据。

       构建Q网络和target网络模块，它们结构一致，利用net_frame函数定义神经网络，使用tf.get_variable()管理参数更新。虽然可以简化为fully_connected()，但代码框架展示其结构。在训练时，需注意区别于target网络的更新策略，以避免无关动作的无谓训练。

       方案一是先让target等于Q值，然后针对动作进行修改，确保仅训练对应动作的Q值。方案二则通过one_hot编码选择动作，将其他动作的Q值置零。target和Q的维度调整为适应这种操作。

       更新target神经网络是定期复制Q网络的参数。选择动作时，注意处理单个state和batch state的维度差异。

       记忆回放是通过列表和namedtuple封装强化学习信息，确保存储和随机采样。训练过程中，loss曲线的观察对评估学习效果有一定帮助，但强化学习更关注实际奖励。

       完整代码已上传至GitHub：halleanwoo/ReinforcementLearningCode，学习过程中参考了莫烦和dennybritz的代码。深度强化学习的挑战在于平衡损失函数的优化与奖励的获取，损失函数接近0并不总是好的，关键在于实际任务的奖励表现。

[强化学习-]--DPG、DDPG

       强化学习进阶：探索DPG与DDPG深度解析</

       随着深入学习，有时会陷入陌生的算法迷雾，但别担心，让我们一步步解析DPG和DDPG，拨开迷雾见真知。

       DPG：确定性策略梯度的革新</

       DPG适用于off-policy和on-policy策略，其核心在于确定性策略的选择：在每个状态St，它采取的动作是确定的，这与随机策略——随机选择动作形成鲜明对比。

       区别在于，DPG的梯度更新公式去除了对动作的积分，增加了对动作对奖励的导数，这在高维动作空间中提供了更稳定的训练机制。

       DDPG：深度强化学习的新里程碑</

       DDPG是DPG的升级版，它将深度学习与AC（Actor-Critic）框架结合，专为连续动作空间设计。莫烦曾这样概括DDPG：它借鉴了DQN的成功，使用actor-critic结构，输出的是具体动作而非行为概率，极大地提高了稳定性和收敛性。

       DDPG的独特之处</

       相较于DPG，DDPG引入了深度学习，用卷积神经网络构建策略函数和Q函数，形成策略网络和Q网络。此外，它引入了双网络结构，四个网络——actor当前网络、actor目标网络、critic当前网络和critic目标网络，协同工作以提高学习效果。

       DDPG与DQN的显著区别在于参数更新方式：采用软更新而非硬复制，以及在动作选择中引入随机性，利用Ornstein-Uhlenbeck process为连续动作添加噪声。

       关键点解析</

       critic部分接收state和action输入，actor则依赖critic的Q值梯度指导更新。

       DDPG引入了目标网络、经验回放、随机抽样和重要性采样，提升学习效率。

       额外收获：重要性采样</

       重要性采样是利用简单概率分布估计复杂分布的有效工具，它在强化学习中扮演着不可或缺的角色。

       深入理解DPG和DDPG，让我们在强化学习的道路上走得更稳、更远。继续探索，掌握这些技术，让我们的AI在复杂环境中游刃有余。

       

强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解

       在强化学习领域，DQN（深度Q网络）和Actor-Critic算法是两个重要的概念，它们分别针对Q学习和Sarsa算法在处理复杂环境时的局限性进行了改进。

       针对Q表格在处理大量或不可数状态空间时的局限性，DQN采用深度神经网络参数化动作价值函数$q_\pi$，使得算法只需记住一组参数，而通过这些参数可以计算出任意状态动作对的价值。同时，通过经验池（Experience Replay）和固定Q目标（Fixed-Q-Target）机制，DQN解决了样本关联性过强和优化目标不明确的问题，实现了在复杂环境中的高效学习。

       Actor-Critic算法结合了策略梯度和时序差分学习方法，通过两个部分：演员（Actor）和评论家（Critic），在单步更新策略的同时优化环境的回报。演员基于当前状态采取行动或生成行动的概率分布，而评论家则评估演员决策的有效性，通过计算期望回报来调整策略。在Actor-Critic算法中，A3C（异步优势演员评论家）是一种广为人知的方法。

       Q-learning算法的核心在于根据Q函数值作出决策，适用于离散动作空间，但当动作空间连续时，离散化过程可能导致维度爆炸，影响学习效率。相反，Policy Gradient算法直接输出动作或动作分布，不依赖于Q函数。Actor-Critic算法则通过结合Q-learning和Policy Gradient的思想，利用评论家计算期望回报优化演员的策略，从而实现高效学习。

       总结而言，DQN和Actor-Critic算法在处理复杂环境和不可数状态空间时展现出显著优势，通过深度学习、经验池和策略优化机制，实现了在强化学习领域的突破性进展。