在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种通过试错来学习最佳策略的方法，近年来取得了显著进展。本文聚焦于强化学习算法的两大改进方向：深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）与策略梯度方法（Policy Gradient Methods），深入剖析其原理和实现细节。
深度Q网络是结合了深度学习与Q学习的创新算法，旨在解决传统Q学习在高维状态空间中的局限性。DQN通过深度神经网络来近似Q值函数，从而能够处理复杂的视觉输入。
DQN的关键改进包括：
DQN的伪代码示例：
初始化经验回放池D，容量为N
初始化Q网络Q，目标网络Q_target（Q_target 初始值与Q相同）
for episode = 1, M do
初始化状态s_1
for t = 1, T do
根据ε-贪婪策略选择动作a_t
执行动作a_t，观察新状态s_{t+1}和奖励r_t
将经验(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})存储到D中
从D中随机采样一批经验(s_j, a_j, r_j, s_{j+1})
y_j = r_j + γ * max_a' Q_target(s_{j+1}, a')
使用y_j作为目标值，通过梯度下降更新Q网络参数
每隔C步，将Q网络的参数复制到Q_target
end for
end for
策略梯度方法直接优化策略参数，使期望的累积回报最大化。与基于值函数的方法（如DQN）不同，策略梯度方法不需要维护一个Q值函数，而是直接学习一个策略。
策略梯度方法的关键在于定义策略梯度公式，并使用梯度上升法来优化策略参数。常见的策略梯度方法包括REINFORCE算法和Actor-Critic算法。
REINFORCE算法的伪代码示例：
初始化策略参数θ
for episode = 1, M do
初始化状态s_1
t = 1
while s_t is not terminal do
根据当前策略π_θ(a|s_t)选择动作a_t
执行动作a_t，观察新状态s_{t+1}和奖励r_t
计算梯度：∇θ log π_θ(a_t|s_t) * R_t
其中，R_t是从时间步t到终止状态的累积回报
使用梯度上升法更新策略参数θ
t = t + 1
s_t = s_{t+1}
end while
end for
深度Q网络与策略梯度方法各自具有独特的优势。DQN在处理高维输入和稳定学习方面表现出色，而策略梯度方法在连续动作空间和直接策略优化上更具灵活性。通过深入探索这些方法的原理和实现细节，可以为特定应用场景选择合适的强化学习算法，并推动人工智能技术的进一步发展。