matlab手写dqn

DQN是深度强化学习中一个经典的算法，它可以实现从智能体的陈述中学习出一个价值函数，进而推出该智能体在某一状态下应该采取的最优动作。为了手写DQN，首先需要了解其原理和实现步骤。

DQN主要分为三个部分：经验回放、Q网络和目标Q网络。经验回放是指从不同时间步收集的经验序列中，随机抽取一个批次，反复地让算法学习，以缓解数据关联的问题。Q网络用于评估当前动作的质量，训练时通过最小化Q值函数来更新权重。目标Q网络则用于计算目标值，即未来的最大奖励加上当前的即时奖励。这个目标Q网络是一个固定的网络，每隔一段时间（比如5000步）更新一次，用于控制训练过程中的发散问题。

手写DQN需要以下步骤：

1. 实现经验回放模块，用于收集并存储智能体在环境中采取的行动及奖励。

2. 搭建Q网络和目标Q网络，分别计算当前的Q值和训练目标。

3. 根据训练目标，计算误差，并通过反向传播更新网络权重，得到更优的Q函数。

4. 设置合适的超参数，比如学习率、折扣因子、优化器等。

5. 在环境中进行实验，观察智能体在学习过程中的表现，包括收敛速度、训练稳定性等。

总之，手写DQN需要深入了解其原理和实现步骤，同时也需要不断优化调整超参数，以达到更好的学习效果。