Алгоритм DQN использует глубокую нейронную сеть для аппроксимации функции Q. Во время обучения агент играет в игру множество раз, собирая опыт, состоящий из состояний, действий, наград и следующих состояний. Этот опыт используется для обновления параметров нейронной сети так, чтобы минимизировать ошибку между предсказанными и фактическими значениями функции Q.

После обучения агент использует обновленную нейронную сеть для выбора оптимальных действий в реальном времени, максимизируя ожидаемую сумму будущих наград и, таким образом, достигая высокого уровня игры в "Pong".

Рассмотрим пример кода для обучения агента на основе алгоритма Deep Q-Networks (DQN) для игры в "Pong" с использованием библиотеки PyTorch и среды Atari:

```python

import gym

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import random

import numpy as np

# Определение модели нейронной сети

class DQN(nn.Module):

def __init__(self, input_dim, output_dim):

super(DQN, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)

self.fc2 = nn.Linear(128, 64)

self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)

def forward(self, x):

x = torch.relu(self.fc1(x))

x = torch.relu(self.fc2(x))

x = self.fc3(x)

return x

# Функция для выбора действия с использованием эпсилон-жадной стратегии

def select_action(state, epsilon):

if random.random() < epsilon:

return env.action_space.sample()

else:

with torch.no_grad():

return np.argmax(model(state).numpy())

# Параметры обучения

epsilon = 1.0

epsilon_min = 0.01

epsilon_decay = 0.995

gamma = 0.99

lr = 0.001

batch_size = 64

memory = []

memory_capacity = 10000

target_update = 10

num_episodes = 1000

# Инициализация среды и модели

env = gym.make('Pong-v0')

input_dim = env.observation_space.shape[0]

output_dim = env.action_space.n

model = DQN(input_dim, output_dim)

target_model = DQN(input_dim, output_dim)

target_model.load_state_dict(model.state_dict())

target_model.eval()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

criterion = nn.MSELoss()

# Обучение

for episode in range(num_episodes):

state = env.reset()

total_reward = 0

done = False

while not done:

action = select_action(torch.tensor(state).float(), epsilon)

next_state, reward, done, _ = env.step(action)

memory.append((state, action, reward, next_state, done))

state = next_state

total_reward += reward

if len(memory) >= batch_size:

batch = random.sample(memory, batch_size)

states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch)

states = torch.tensor(states).float()

actions = torch.tensor(actions)

rewards = torch.tensor(rewards).float()

next_states = torch.tensor(next_states).float()

dones = torch.tensor(dones)

Q_targets = rewards + gamma * torch.max(target_model(next_states), dim=1)[0] * (1 – dones)

Q_preds = model(states).gather(1, actions.unsqueeze(1))

loss = criterion(Q_preds, Q_targets.unsqueeze(1))

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

if epsilon > epsilon_min:

epsilon *= epsilon_decay

if episode % target_update == 0:

target_model.load_state_dict(model.state_dict())

print(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward}")

# Сохранение обученной модели

torch.save(model.state_dict(), 'pong_dqn_model.pth')

```

Представленный код решает задачу обучения агента в среде Atari "Pong" с использованием алгоритма Deep Q-Networks (DQN) и библиотеки PyTorch. В этой задаче агент должен научиться играть в пинг-понг с оптимальной стратегией, минимизируя количество пропущенных мячей и максимизируя количество выигранных очков. Для этого агенту необходимо выбирать оптимальные действия в зависимости от текущего состояния среды.

Основная идея алгоритма DQN заключается в использовании глубокой нейронной сети для аппроксимации функции Q, которая оценивает значение каждого действия в данном состоянии. Агент использует эпсилон-жадную стратегию для выбора действий, что позволяет ему исследовать среду и принимать оптимальные решения в процессе обучения.