Qu'est-ce que DQN et quels problèmes résout-il par rapport à Q-learning?

DQN (Deep Q-Network) est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui utilise un réseau de neurones pour approximer la fonction Q, contrairement au Q-learning classique qui stocke les valeurs Q dans une table.

Problèmes du Q-learning classique :

• Inefficace dans les grands espaces d'états ou continus, car la table Q devient trop grande ou impossible à stocker.
• Ne peut pas généraliser les connaissances entre des états similaires.

DQN résout ces problèmes en :

• Utilisant un réseau de neurones profond pour approximer la fonction Q, permettant de travailler avec des états de haute dimension et continus.
• Appliquant un mécanisme de mémoire d'expérience (replay d'expérience), qui stocke les transitions passées et s'entraîne sur des mini-lots aléatoires, réduisant la corrélation entre les données séquentielles et stabilisant l'apprentissage.
• Utilisant un réseau cible (réseau cible), qui est mis à jour moins fréquemment pour stabiliser les valeurs cibles lors de l'apprentissage.

Ainsi, DQN permet d'appliquer le Q-learning à des tâches complexes avec de grands espaces d'états, comme des jeux avec des entrées d'images.