реализация dqn с использованием rlax, jax, haiku и optax

Реализация глубокого обучения с подкреплением (DQN) с нуля с использованием RLax, JAX, Haiku и Optax для обучения агента CartPole.

В этой статье представлен способ реализации алгоритма глубокого обучения с подкреплением (DQN) с нуля, используя библиотеки RLax, JAX, Haiku и Optax. Целью является обучение агента CartPole, который должен научиться удерживать равновесие тележки, перемещая шест.

DQN — это алгоритм машинного обучения с подкреплением, который использует нейронную сеть для приближения оптимальной функции качества. Он позволяет агенту принимать решения на основе текущего состояния среды и ожидаемых будущих наград.

Для реализации DQN в данном случае используются следующие библиотеки:

• JAX: библиотека для высокопроизводительных числовых вычислений.
• Haiku: библиотека для создания нейронных сетей в JAX.
• Optax: библиотека для оптимизации в JAX.
• RLax: библиотека, предоставляющая строительные блоки для реализации алгоритмов обучения с подкреплением в JAX.

Агент CartPole представляет собой классическую задачу обучения с подкреплением, где агент должен научиться перемещать шест, чтобы тележка не упала. Состояние среды определяется позицией тележки, скоростью тележки, углом шеста и угловой скоростью шеста. Действие, которое может предпринять агент, — это приложить силу влево или вправо к тележке.

В процессе обучения агент взаимодействует со средой, выполняя действия и получая вознаграждения. Вознаграждение обычно равно +1 за каждый шаг, когда шест остается в вертикальном положении, и 0, когда шест падает. Цель агента — максимизировать совокупное вознаграждение.

Используя DQN, агент обучается предсказывать оптимальную функцию качества для каждого состояния среды. Функция качества представляет собой ожидаемое совокупное вознаграждение, которое агент может получить, начиная с данного состояния и следуя определенной политике.

Обучение агента включает в себя итеративный процесс обновления параметров нейронной сети на основе опыта, полученного при взаимодействии со средой.