深度Q網絡（Deep Q-Network，DQN）是結合深度學習與強化學習的一種方法，用于解決復雜的決策問題。本文將詳細介紹如何使用Python實現DQN，主要包括以下幾個方面：
- 強化學習簡介
- DQN算法簡介
- 環境搭建
- DQN模型實現
- 模型訓練與評估
1. 強化學習簡介
強化學習是一種訓練智能體（agent）在環境（environment）中通過試錯學習最優行為策略（policy）的機器學習方法。智能體通過觀察環境狀態（state），采取動作（action），并從環境中獲得獎勵（reward），從而不斷調整策略，以最大化累積獎勵。
2. DQN算法簡介
DQN結合了Q-learning和深度神經網絡，使用神經網絡逼近Q函數。Q函數用于估計在某一狀態下采取某一動作的價值。DQN的核心思想是通過訓練神經網絡，使其能夠預測每個狀態-動作對的Q值，然后選擇Q值最大的動作作為最優動作。
3. 環境搭建
我們將使用OpenAI Gym庫來搭建訓練環境。首先，安裝必要的Python庫：
pip install gym numpy tensorflow
3.1 創建環境
我們將使用經典的CartPole環境作為示例。智能體的任務是通過左右移動小車，保持桿子不倒。
import gym# 創建CartPole環境
env = gym.make('CartPole-v1')
state = env.reset()
print('State:', state)
4. DQN模型實現
4.1 導入必要的庫
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from collections import deque
import random
4.2 構建DQN模型
我們將構建一個簡單的神經網絡，用于逼近Q函數。
def build_model(state_size, action_size):model = Sequential()model.add(Dense(24, input_dim=state_size, activation='relu'))model.add(Dense(24, activation='relu'))model.add(Dense(action_size, activation='linear'))
)
)
