Cos'è DQN e quali problemi risolve rispetto al Q-learning?

DQN (Deep Q-Network) è un algoritmo di apprendimento per rinforzo che utilizza una rete neurale per approssimare la funzione Q, a differenza del Q-learning classico che memorizza i valori Q in una tabella.

Problemi del Q-learning classico:

• Non è efficiente in spazi di stati grandi o continui, poiché la tabella Q diventa troppo grande o impossibile da memorizzare.
• Non può generalizzare le conoscenze tra stati simili.

DQN risolve questi problemi attraverso:

• L'uso di una rete neurale profonda per approssimare la funzione Q, permettendo di lavorare con stati ad alta dimensione e continui.
• L'applicazione di un meccanismo di esperienza (experience replay), che memorizza le transizioni passate e si addestra su mini-batch casuali, riducendo la correlazione tra dati sequenziali e stabilizzando l'apprendimento.
• L'uso di una rete target (target network), che viene aggiornata meno frequentemente per stabilizzare i valori target durante l'addestramento.

In questo modo, DQN permette di applicare il Q-learning a compiti complessi con grandi spazi di stati, come giochi con input di immagini.