DQN nima va u Q-learning bilan solishtirganda qanday muammolarni hal qiladi?

DQN (Deep Q-Network) — bu kuchli o‘rganish algoritmi bo‘lib, u Q-funksiyasini taxmin qilish uchun neyron tarmog‘idan foydalanadi, an'anaviy Q-ö‘rganishdan farqli o‘laroq, Q-qiymatlarni jadvalda saqlaydi.

Klassik Q-ö‘rganish muammolari:

• Katta yoki uzluksiz holat bo‘shliqlarda samarali emas, chunki Q-jadval juda katta yoki saqlash mumkin emas bo‘ladi.
• O‘xshash holatlar orasida bilimlarni umumlashtira olmaydi.

DQN bu muammolarni quyidagicha hal qiladi:

• Q-funksiyasini taxmin qilish uchun chuqur neyron tarmog‘idan foydalanadi, bu yuqori o‘lchamli va uzluksiz holatlar bilan ishlash imkonini beradi.
• Tajriba takrorlash mexanizmini qo‘llaydi, bu mexanizm o'tgan o'tishlarni saqlaydi va tasodifiy mini-partiyalar bo‘yicha o‘qitadi, ketma-ket ma'lumotlar orasidagi bog‘liqlikni kamaytiradi va o‘qitishni barqarorlashtiradi.
• Maqsad tarmog‘idan (target network) foydalanadi, bu tarmoq kamroq yangilanadi va o‘qitish davomida maqsad qiymatlarni barqarorlashtiradi.

Shu tarzda, DQN katta holat bo‘shliqlarga ega murakkab vazifalarda Q-ö‘rganishni qo‘llash imkonini beradi, masalan, rasm bilan kirishadigan o‘yinlar uchun.