一切皆是映射：如何使用DQN处理高维的状态空间

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一切皆是映射：如何使用DQN处理高维的状态空间 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1. 强化学习与高维状态空间 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了令人瞩目的成就，尤其是在游戏 AI 领域，例如 AlphaGo、AlphaStar 等。然而，传统强化学习算法往往难以处理高维状态空间，这极大地限制了其应用范围。 高维状态空间是指状态变量数量巨大，例如 Atari 游戏的屏幕图像包含成千上万个像素点，机器人控制任务中需要考虑关节角度、速度、位置等众多因素。在这些场景下，传统的表格型强化学习算法，如 Q-learning，由于需要为每个状态-动作对存储一个 Q 值，会导致巨大的内存消耗和计算量，难以有效地学习。 1.2. 深度强化学习与 DQN 为了解决高维状态空间带来的挑战，深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, D ………………………………