რა არის DQN და რა პრობლემებს ხსნის Q-learning-ისთან შედარებით?

DQN (Deep Q-Network) არის გაძლიერების სწავლების ალგორითმი, რომელიც იყენებს ნეირონულ ქსელს Q-ფუნქციის დასახლებისათვის, განსხვავებით კლასიკური Q-ლერნინგისგან, რომელიც ინახავს Q-ღირებულებებს ცხრილში.

კლასიკური Q-ლერნინგის პრობლემები:

• არაეფექტურია დიდ ან უწყვეტ მდგომარეობათა სივრცეებში, რადგან Q-ცხრილი ძალიან დიდია ან შეუძლებელია შენახვა.
• ვერ შეძლებს მსგავს მდგომარეობებს შორის ცოდნის ზოგადს.

DQN ამ პრობლემებს აგვარებს შემდეგნაირად:

• იყენებს ღრმა ნეირონულ ქსელს Q-ფუნქციის დასახლებისათვის, რაც საშუალებას აძლევს მუშაობა მაღალი განზომილებისა და უწყვეტი მდგომარეობებით.
• იყენებს გამოცდილების გადატვირთვის მექანიზმს, რომელიც ინახავს წარსული გადასვლებს და ტრენინგს ახორციელებს შემთხვევით მინი-ბლოკებზე, ამცირებს მიმდევრობით მონაცემებს შორის კავშირს და სტაბილიზირებს სწავლას.
• იყენებს სამიზნე ქსელს, რომელიც იშვიათად განახლდება, რათა სტაბილური იყოს სამიზნე მნიშვნელობები სწავლების დროს.

ამ გზით, DQN საშუალებას აძლევს Q-ლერნინგის გამოყენებას რთულ დავალებებზე, დიდი მდგომარეობათა სივრცეებით, მაგალითად, სურათებით შემოსულ თამაშებზე.