DQN（Deep Q-learning）从入门到放弃笔记

DQN中基本的概念：

• A代表的是Agent的所有动作，a代表的是Agent的一个动作。

• S代表的是Agent所能感知的世界的所有状态，s代表的是Agent的一个状态。

• R是一个实数值，代表奖励或惩罚（Reward）。

• π代表的是状态State和动作Action存在的映射关系，即策略Policy。如果策略是随机的，policy是根据每个动作概率π(a|s)选择动作；如果策略是确定性的，policy则是直接根据状态s选择出动作a=π(s)。

stochastic Policy：∑π(a|s)=1
deterministic Policy：π(s):S→A

• 定义Gt为长期回报期望（Return）：表示某个时刻t的状态将具备的回报

Gt=Rt+1+λRt+2+...=∑∞k=0λkRt+k+1

• 状态s的值函数（状态价值函数Value function），Vπ(s)是策略π在状态s长期期望收益。

Vπ(s)=Eπ[Gt|St=s]=Eπ[Rt+1+V(St+1)|St=s]=∑π(a|s)E[Rt+1+γV(st+1)|St=s]

• 状态s下采取动作a的Q值为（Action-Value function 动作价值函数），Qπ(s,a)是策略π在状态s下，采取动作a的长期期望收益。

Qπ(s,a)=Eπ[Gt|St=s,At=a]=Eπ[Rt+1+λRt+2+λ2Rt+3+...|s,a]=Es′[R+λQπ(s′,a′)|s,a]

• Optimal value function 最优价值函数：

Q∗(s,a)=maxπQπ(s,a)=Es′[R+λmaxa′Q∗(s′,a′)|s,a]

1.DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习

摘要：

• 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》百度网盘地址

• 《Human-level Control through Deep Reinforcement Learning》百度网盘地址

• DeepMind团队和UC Berkerley的Pieter Abbeel团队

• David Silver的增强学习课程ppt，中文字幕视频以及讲义资料百度云盘地址，视频优酷网播放地址。

2.DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP

3.DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程

4.DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning

5.DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法

6.DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进

7.DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF

8.150行代码实现DQN算法玩CartPole

9.深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction