Q-обучение (Q-learning) — это метод обучения с подкреплением, при котором агент учится принимать решения, выбирая действия, которые максимизируют суммарный ожидаемый доход. В оригинальной форме Q-обучение использует табличный подход для хранения значений Q для каждого состояния и действия. Однако когда пространство состояний или действий становится слишком большим, как например в видеоиграх или робототехнике, используют нейронные сети для аппроксимации функции Q-значений, что и называют глубоким Q-обучением (Deep Q-Network, DQN).
Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить для реализации обучения нейронной сети с использованием Q-обучения:
1. **Инициализация**: Создайте нейронную сеть, которая будет аппроксимировать функцию Q-значений. Нет необходимости настраивать вознаграждение в рамках нейронной сети, так как оно задается внешними правилами среды, в которой обучается агент.
2. **Выбор действия**: Агент выбирает действие с помощью ε-жадной стратегии, где с определенной вероятностью ε делается случайный выбор (для исследования среды), а с вероятностью 1-ε — выбор действия с максимальным Q-значением, предсказанным нейронной сетью.
3. **Взаимодействие с окружением**: Агент выполняет выбранное действие в среде, получает следующее состояние среды и вознаграждение.
4. **Обновление Q-значений**: Сохраните переход (текущее состояние, действие, вознаграждение, следующее состояние) в буфере воспроизведения опыта (replay buffer).
5. **Выборка из буфера опыта**: Случайным образом выберите мини-пакет переходов из буфера опыта для обучения.
6. **Вычисление целевых Q-значений**: Вычислите целевые Q-значения для каждого выбранного перехода, используя уравнение Беллмана: `y = вознаграждение + γ * max(Q(следующее состояние))`, где γ — коэффициент дисконтирования.
7. **Обучение нейронной сети**: Используйте выборку из буфера опыта для обучения нейронной сети, минимизируя разницу между предсказанными Q-значениями и целевыми Q-значениями с помощью функции потерь, такой как среднеквадратичная ошибка.
8. **Итерация**: Повторяйте шаги 2–7 до тех пор, пока процесс обучения не будет считаться достаточным.
Для выполнения этих шагов в TensorFlow, вам необходимо выполнить следующие действия:
- Инициализировать модель нейронной сети с помощью TensorFlow Keras API.
- Создать буфер воспроизведения опыта для хранения и извлечения данных о переходах.
- Описать процесс выбора действ