Το Deep Q-Learning (DQN) είναι ένας συνδυασμός της ενισχυτικής μάθησης με τα νευρωνικά δίκτυα, που επιτρέπει στους πράκτορες να μαθαίνουν μέσα από την αλληλεπίδρασή τους με σύνθετα περιβάλλοντα. Χρησιμοποιείται σε περιπτώσεις όπου υπάρχουν πολλές καταστάσεις και ενέργειες, καθιστώντας δύσκολη την αποθήκευση και ανάλυση των δεδομένων μόνο μέσω κλασικών αλγορίθμων όπως το Q-Learning. Το DQN μπορεί να λύσει προβλήματα όπως η αυτόνομη οδήγηση, η πλοήγηση σε τρισδιάστατα περιβάλλοντα και η λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Βασικές Έννοιες του Deep Q-Learning

Στην ουσία, το DQN αντικαθιστά τους πίνακες Q που χρησιμοποιούνται στο κλασικό Q-Learning με ένα νευρωνικό δίκτυο. Το νευρωνικό δίκτυο προσεγγίζει τη συνάρτηση Q, η οποία εκτιμά την αξία κάθε ενέργειας σε κάθε κατάσταση. Αυτό καθιστά δυνατή την ανάλυση και την εκμάθηση σε περιβάλλοντα όπου οι καταστάσεις είναι πάρα πολλές για να αποθηκευτούν εύκολα.

Βασικά στοιχεία του DQN:

• Νευρωνικά Δίκτυα: Αντί να αποθηκεύει απλά τις τιμές Q σε πίνακες, το DQN χρησιμοποιεί ένα νευρωνικό δίκτυο για να εκτιμήσει την αξία κάθε ενέργειας σε μια δεδομένη κατάσταση.
• Εξίσωση Q: Το DQN προσαρμόζει συνεχώς τις εκτιμήσεις της συνάρτησης Q χρησιμοποιώντας την εξής εξίσωση:

$$Q(s, a; \theta) \leftarrow Q(s, a; \theta) + \alpha [r + \gamma \max_a' Q(s', a'; \theta^{-}) - Q(s, a; \theta)]$$

Όπου:

• $Q(s, a; \theta)$: Η εκτίμηση της αξίας της ενέργειας $a$ στην κατάσταση $s$, όπως εκτιμάται από το νευρωνικό δίκτυο με παραμέτρους $\theta$.
• $r$: Η ανταμοιβή που λαμβάνει ο πράκτορας μετά την εκτέλεση της ενέργειας $a$.
• $s'$: Η νέα κατάσταση στην οποία μεταβαίνει ο πράκτορας.
• $\theta^{-}$: Οι παραμετροποιήσεις του δικτύου στόχου, που βοηθούν στη σταθεροποίηση της εκμάθησης.
• $\alpha$: Ο συντελεστής μάθησης, που ελέγχει πόσο γρήγορα ο πράκτορας μαθαίνει από τις νέες πληροφορίες.

Βασικά Τεχνικά Στοιχεία: Experience Replay και Target Network

Δύο από τα σημαντικότερα στοιχεία του DQN που βοηθούν στη σταθερότητα της εκπαίδευσης είναι:

1. Experience Replay: Αντί ο πράκτορας να μαθαίνει αμέσως από κάθε εμπειρία, αποθηκεύει τις εμπειρίες σε μια μνήμη αναπαραγωγής (replay memory) και αντλεί τυχαία δείγματα για να μάθει από αυτά. Αυτό μειώνει την αστάθεια και βελτιώνει την απόδοση.
2. Target Network: Η χρήση ενός ξεχωριστού δικτύου στόχου ($\theta^{-}$) που ενημερώνεται λιγότερο συχνά από το κύριο δίκτυο βοηθά στη σταθερότητα της εκπαίδευσης, διότι αποτρέπει τη διαρκή αλλαγή των στόχων κατά την εκπαίδευση.

Παράδειγμα Εφαρμογής του DQN: Παιχνίδια Atari

Ένα διάσημο παράδειγμα του DQN είναι η χρήση του για την εκμάθηση των παιχνιδιών Atari. Το DQN δέχεται εικόνες από το παιχνίδι ως είσοδο και μαθαίνει να επιλέγει τις καλύτερες ενέργειες (όπως να κινείται αριστερά ή δεξιά) για να μεγιστοποιήσει το σκορ. Χάρη στο DQN, το σύστημα κατάφερε να μάθει να παίζει παιχνίδια όπως το Breakout με τέτοιο τρόπο που ξεπερνά την ανθρώπινη απόδοση.

Πρακτική Εφαρμογή με Python και TensorFlow

Για να εφαρμόσετε το DQN, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την Python και βιβλιοθήκες όπως το TensorFlow ή το PyTorch. Ένα δημοφιλές περιβάλλον είναι το "CartPole", όπου ο πράκτορας μαθαίνει να ισορροπεί ένα κοντάρι σε ένα καρότσι.

Παράδειγμα κώδικα:

import gym
import tensorflow as tf
import numpy as np

env = gym.make("CartPole-v1")
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=env.observation_space.shape[0], activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='linear')
])

model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001))

# Χρήση experience replay και target network

Συμπεράσματα και Ανασκόπηση

Το Deep Q-Learning είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάπτυξη πρακτόρων που μπορούν να μάθουν σε πολύπλοκα περιβάλλοντα με πολλές καταστάσεις και ενέργειες. Μέσω της χρήσης νευρωνικών δικτύων, το DQN προσφέρει έναν αποτελεσματικό τρόπο εκμάθησης από εμπειρίες, που μπορεί να εφαρμοστεί σε πολλά πεδία, όπως τα παιχνίδια και η ρομποτική.

Ερωτήσεις Αυτοαξιολόγησης

1. Τι διαφορά έχει το DQN από το κλασικό Q-Learning;

   • Στο DQN, χρησιμοποιούμε νευρωνικά δίκτυα για να προσεγγίσουμε τη συνάρτηση Q, ενώ στο κλασικό Q-Learning αποθηκεύουμε τις τιμές Q σε πίνακες.

2. Τι είναι το "experience replay" και πώς βελτιώνει την εκπαίδευση του DQN;

   • Το experience replay αποθηκεύει εμπειρίες σε μνήμη και τις ανακαλεί τυχαία για εκπαίδευση, αποφεύγοντας την αστάθεια που μπορεί να προκύψει αν μαθαίνει από διαδοχικές εμπειρίες.

3. Δώσε ένα παράδειγμα πρακτικής εφαρμογής του DQN σε πραγματικό πρόβλημα.

   • Το DQN μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση αυτοματοποιημένων ρομπότ που πρέπει να περιηγούνται σε άγνωστα περιβάλλοντα ή να οδηγούν αυτόνομα οχήματα.

Με αυτό το μάθημα ολοκληρώνεται η εισαγωγή μας στη βαθιά μάθηση και την ενισχυτική μάθηση. Το DQN είναι το θεμέλιο για πολλές σύγχρονες εφαρμογές μηχανικής μάθησης.

επιστροφή στα μαθήματα 

«Επικοινωνήστε μαζί μου στο Instagram!»

Αν υπάρχει κάτι στα μαθήματα που σε δυσκολεύει, αυτό με ενδιαφέρει ιδιαίτερα να το γνωρίζω. Μπορείς να μου στείλεις τις προτάσεις ή τις ιδέες σου στο Instagram. Εκτιμώ κάθε σκέψη και υπόδειξή σου, και, αν και δεν υπάρχει πιθανότητα να απαντήσω, υπάρχει πιθανότητα το αίτημά σου να εισακουστεί, εφόσον είναι εφικτό.