CarRacing DQN: 深度 Q 学习训练自驾车

news2024/12/30 3:31:12

OpenAI GYM CarRacing DQN: 深度 Q 学习训练自驾车

- 引言
- DQN 算法原理
- - Q 值和 Bellman 方程
  - DQN 结构
- 训练过程设计
- - 经验回放（Experience Replay）
  - 目标网络（Target Network）
  - 训练循环
- 训练结果和模型演变
- - 400 轮训练后
  - 500 轮训练后
  - 600 轮训练后
- 总结

引言

在强化学习领域，训练一个能够自动驾驶的 CarRacing 2D 代理是一个引人入胜的挑战。在本博客中，我们将深入研究使用 TensorFlow 和 Keras 实现的深度 Q 学习（DQN）的代码，以训练一个能够在 CarRacing 的虚拟赛道上导航的模型。
在这里插入图片描述

DQN 算法原理

Q 值和 Bellman 方程

Q 值（状态-动作对的期望累积奖励）由 Bellman 方程定义：
[ Q(s,a) = r(s,a) + \gamma \max Q(s’, A) ]

(s) 是当前状态
(a) 是采取的动作
(r(s,a)) 是在状态 (s) 采取动作 (a) 后的奖励
(s’) 是下一个状态
(A) 是动作空间
(\gamma) 是折扣率，用于衡量未来奖励的重要性

DQN 结构

DQN 将 Q 学习与深度学习相结合，将 Q 表替换为神经网络。模型的结构如下：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=6, kernel_size=(7, 7), strides=3, activation='relu', input_shape=(96, 96, self.frame_stack_num)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(filters=12, kernel_size=(4, 4), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(216, activation='relu'))
model.add(Dense(len(self.action_space), activation=None))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate, epsilon=1e-7))

输入是三个连续的顶视图图像，每个为 96x96 像素
卷积层和最大池化层用于捕捉图像特征
全连接层输出每个动作的 Q 值

训练过程设计

经验回放（Experience Replay）

为了打破数据间的时序相关性，采用经验回放，将先前的经验存储在经验池中，并从中随机抽样用于训练。

def memorize(self, state, action, reward, next_state, done):
    self.memory.append((state, self.action_space.index(action), reward, next_state, done))

目标网络（Target Network）

引入目标网络，减缓目标的变化，提高训练的稳定性。

def update_target_model(self):
    self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

训练循环

def replay(self, batch_size):
    minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
    train_state = []
    train_target = []
    for state, action_index, reward, next_state, done in minibatch:
        target = self.model.predict(np.expand_dims(state, axis=0))[0]
        if done:
            target[action_index] = reward
        else:
            t = self.target_model.predict(np.expand_dims(next_state, axis=0))[0]
            target[action_index] = reward + self.gamma * np.amax(t)
        train_state.append(state)
        train_target.append(target)
    self.model.fit(np.array(train_state), np.array(train_target), epochs=1, verbose=0)