Τι είναι το DQN και ποια προβλήματα λύνει σε σύγκριση με το Q-learning;

DQN (Deep Q-Network) είναι ένας αλγόριθμος ενίσχυσης που χρησιμοποιεί ένα νευρωνικό δίκτυο για την προσεγγιστική εκτίμηση της λειτουργίας Q, σε αντίθεση με το κλασικό Q-learning που αποθηκεύει τις τιμές Q σε έναν πίνακα.

Προβλήματα του κλασικού Q-learning:

• Μη αποτελεσματικό σε μεγάλους ή συνεχείς χώρους καταστάσεων, καθώς ο πίνακας Q γίνεται υπερβολικά μεγάλος ή αδύνατος στην αποθήκευση.
• Δεν μπορεί να γενικεύσει γνώσεις μεταξύ παρόμοιων καταστάσεων.

Το DQN επιλύει αυτά τα προβλήματα μέσω:

• Χρησιμοποιώντας ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο για την προσεγγιστική εκτίμηση της λειτουργίας Q, που επιτρέπει την εργασία με υψηλής διάστασης και συνεχείς καταστάσεις.
• Εφαρμόζοντας έναν μηχανισμό αναπαραγωγής εμπειρίας (experience replay), που αποθηκεύει προηγούμενες μεταβάσεις και εκπαιδεύεται σε τυχαία mini-batches, μειώνοντας τη συσχέτιση μεταξύ διαδοχικών δεδομένων και σταθεροποιώντας τη μάθηση.
• Χρησιμοποιώντας ένα δίκτυο στόχο (target network), το οποίο ενημερώνεται σπανιότερα, για να σταθεροποιήσει τις τιμές στόχους κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.

Έτσι, το DQN επιτρέπει την εφαρμογή του Q-learning σε πολύπλοκες εργασίες με μεγάλους χώρους καταστάσεων, όπως παιχνίδια με εισόδους εικόνων.