想要回答這個問題，就得追究什么才稱得上“策略”？什么是“學習、歸納”？學習歸納和“memorize”又有什么不同？

現在的我大概沒辦法直接回答這些問題。但我可以分享一點我對于DQN的理解，尤其是，比較以前的RL算法，DQN想要解決什么問題。

一言以蔽之: DQN exploits correlations between states.

還記得GridWorld么？假設有一個agent在3x3格子間行走，有時能得到獎勵。用RL的角度來看，每個格子都是一個獨立的state，運用最簡單的Q Learning，我們可以學習每個格子的Value。假設這個小地圖里，只有一格是有獎勵10的。訓練一個agent學習這份地圖，需要用Q Learning來把這個獎勵訊號傳達給之前的state(credit assignment)。

如果我們給每個格子隨意編號，那么Q learning的過程可能看上去就是：到達格子0！獎勵10！好棒！再來一局！走，走，走，……到達格子1875！馬上要到格子0要拿獎勵了我好雞凍，加分加分！這樣，我們就把格子0處的獎勵訊號傳達給了之前的格子1875。最后，所有可能達到格子0的格子們都得到了一點加分，如果我們循著這個加分路徑走下去，就能到達格子0。這條路徑，簡單來說，就是agent學習到的策略。

運用這樣一個算法，我們可以discretize(離散化)很多可能的狀態，比如，假設有100x100像素的畫面，每個像素可能是黑(0)或者白(1)，那么通過離散化，我們可以得到2^(100x100)=2^10000個狀態。接著，我們可以運用Q learning來explore獎勵訊號，并且把它credit assign到我們拿到獎勵的路徑上。

但這樣做是有很大問題的。因為在agent的一局探索中，每一個格子/狀態，只能把值傳遞給其最近的格子/狀態。即使是在簡單的10x10grid world上，agent也需要不斷地探索、重啟，才能把credit assign到之前的路徑。推薦使用Stanford ReinforceJS 來visualize這個過程。當格子/狀態的數量太多，所需要的訓練時間也太多。

造成這個問題的原因是：我們arbitrary地將狀態離散化了，我們忽略了states之間的關聯。試想，假設我們用RL做自動駕駛。狀態是6x10的像素圖片，紅燈是圖像中間的一片1?，F在agent剛剛得到一個經驗，在以下狀態(紅燈)，開車前行，會被懲罰。

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那么我們希望，在相似的狀態中(簡單例子如下圖)，agent應該也能意識到，開車前行，會被懲罰。

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如果我們使用了簡單的Q Learning和離散化，那么上下兩個狀態完全不相關。想要得到這樣的泛化能力，只有agent不斷嘗試、探索，直到它遇到這個新狀態，被懲罰，才會得到教訓。而使用Deep Learning架構，我們可以從raw state中抽取representation信息。比如在這個例子中，一個訓練得當的DQN應該可以讀入狀態1，輸出(1，0，0，……)。即使沒見過狀態2，神經網也應該能輸出類似(0.8, 0.1，……)。某種意義上說，它能發現到上下兩個狀態的關聯。因此，即使我們還沒有到達過后面的狀態，神經網絡可以從一個見過的，類似的狀態中generalize(泛化)，給出一個稍微好一些的q estimation。

引入DQN的泛化能力，但也造成了一些的問題。比如，如果agent update gradient時光顧著自己上次一回的經歷，有可能會造成agent bias towards explored states。因此有了experience replay。

另外，最近一些Deep RL的research專注于研究如何抽取很好的state representation。如何做到？簡單來說，就是使神經網絡抽取的representation可以被用來做些其他的活計(auxiliary task)?？偟膩碚f，這些研究都是希望神經網絡可以從一個狀態中抽取好的representation，來更好泛化。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的dqn系列梳理_DQN是学习归纳出了策略，还是仅仅是memorize了大量的episodes?的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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