DQN nedir ve Q-learning'e kıyasla hangi sorunları çözer?

DQN (Derin Q-Ağı) pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır ve Q-fonksiyonunu yaklaşık olarak tahmin etmek için bir sinir ağı kullanır, klasik Q-öğrenmenin aksine, Q-değerlerini bir tabloda tutar.

Klasik Q-öğrenmenin sorunları:

• Durum alanı büyük veya sürekli ise verimsizdir, çünkü Q tablosu çok büyük hale gelir veya saklanamaz hale gelir.
• Benzer durumlar arasında bilgiyi genelleştiremez.

DQN bu sorunları şu şekilde çözer:

• Q-fonksiyonunu yaklaşık olarak tahmin etmek için derin bir sinir ağı kullanır, bu da yüksek boyutlu ve sürekli durumlarla çalışmaya olanak tanır.
• Deneyim tekrar (experience replay) mekanizması uygular, bu mekanizma geçmiş geçişleri saklar ve rastgele mini-batch'ler üzerinde eğitim yapar, böylece ardışık veriler arasındaki korelasyonu azaltır ve eğitimi stabilize eder.
• Hedef ağı (target network) kullanır, bu ağ daha seyrek güncellenir ve eğitim sırasında hedef değerleri stabilize eder.

Bu şekilde, DQN büyük durum alanlarına sahip karmaşık görevlerde Q-öğrenmeyi uygulamaya olanak tanır, örneğin giriş olarak görüntülerin kullanıldığı oyunlar gibi.