AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
41/100 第五週：📌 Deep Q-Network（DQN）與深度強化學習入門
41.深度強化學習是什麼？🧠 結合神經網路與強化學習的跨時代技術！
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🎯 單元導讀
傳統強化學習（Reinforcement Learning, RL）在處理小型、離散的狀態空間時效果良好，
但當面對如影像、語音、金融數據這類龐大或連續狀態空間時，傳統方法往往力不從心。
這時候，**深度神經網路（DNN）**就派上用場了！
**深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）**將神經網路作為「函數逼近器」，
讓 AI 能在複雜環境中也能學會做出長期最優決策。
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🧠 一、什麼是深度強化學習？
深度強化學習是將神經網路與強化學習的決策機制結合的一種方法。
傳統 RL 中：
• 用表格儲存 Q 值或 V 值（如 Q(s,a)）
• 只能處理小型、有限狀態空間
深度 RL 中：
• 用神經網路取代表格 → 輸入是觀察（如影像），輸出是行動價值
• 可處理高維觀測、高度非線性的決策問題
核心技術是：
Q(s, a) ≈ DNN(s, a; θ)
其中神經網路參數 θ 經由誤差反向傳播學習得到。
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🧪 二、DQN：深度 Q 網路的突破
DeepMind 在 2015 年提出 DQN（Deep Q-Network）是深度強化學習的里程碑。
它首次讓 AI 光靠畫面輸入，就能學會玩 Atari 電玩，且打敗大多數人類玩家！
DQN 的核心技巧有三個：
1️⃣ Experience Replay：儲存過往經驗，用隨機小批次訓練，打破資料相關性
2️⃣ Target Network：建立固定目標網路，減少學習震盪
3️⃣ ε-Greedy 探索策略：平衡探索新行動與利用已學知識
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🔁 三、DRL 的學習流程（以 DQN 為例）
步驟 描述
1. 狀態觀測 從環境觀察狀態 s（如影像畫面）
2. 選擇動作 使用神經網路預測 Q(s, a)，並依 ε-Greedy 策略選行動
3. 執行與回饋 在環境中執行動作 a，獲得獎勵 r 與新狀態 s'
4. 儲存經驗 將 (s, a, r, s') 存入經驗記憶池
5. 取樣訓練 隨機抽取經驗，計算 TD 誤差並反向傳播更新網路
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📸 四、DRL 的應用場景
領域 說明
電玩與遊戲 AlphaGo、Atari 遊戲、StarCraft II 對戰
自駕車 學習駕駛策略、避開障礙、自主導航
機器人控制 自動抓取、平衡控制、操作臂協調
金融投資 學習資產配置策略、動態買賣決策
智慧工廠 自動排程、流程控制、節能操作
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🔍 五、挑戰與注意事項
1️⃣ 訓練不穩定與發散問題
• 網路過深容易導致梯度爆炸/消失
• 隨機策略與非平穩資料難以收斂
2️⃣ 探索與利用的平衡
• 若太快收斂 → 容易陷入局部最優解
• 太多隨機探索 → 無法有效學習策略
3️⃣ 高資源需求
• 深度網路需大量 GPU 資源與記憶體
• 訓練時間長，需大規模試驗調參
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💡 六、思考與延伸
1️⃣ 為什麼要用神經網路取代傳統表格？
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• 傳統表格只能處理狀態空間「有限且離散」的情境，當狀態變數多、連續或維度高時，表格法會爆炸（稱為維度詛咒）。
• 神經網路可以當作函數逼近器，學習 Q 函數或策略函數，適應大規模或連續空間。
• 深度學習讓 DRL 能處理影像、語音、複雜感知輸入，具備更強的泛化能力，能學出複雜環境中的策略。
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2️⃣ 在你的人生中，有沒有「一開始看不清楚全局，只能慢慢學習」的任務？
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• 📚 職涯規劃：剛出社會時看不到全部職場生態，只能從每份工作中累積經驗修正方向。
• 🧠 人際互動：人與人之間的相處要透過日常互動慢慢修正對彼此的理解，累積判斷經驗。
• 💰 理財投資：長期投資看不到未來全局，只能透過市場反應與回饋不斷修正投資策略。
• 💪 運動訓練：剛開始訓練時不懂最佳訓練法，需逐步嘗試、調整負重與頻率，靠反覆練習學出適合自己的方法。
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3️⃣ 試設計一個生活中的 DRL 問題：
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自動飲食管理 AI
• 狀態 S：目前體重、飲食紀錄、睡眠、運動量、健康數據
• 動作 A：建議飲食計畫、調整運動量、調整作息
• 獎勵 R：體重接近理想值給正獎勵；健康數據改善給額外獎勵；若體重反彈或數據惡化則扣分
• 目標：透過 DRL 學習個人化最佳飲食與運動調整計畫，長期優化健康狀態
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✅ 七、小結與啟示
• 深度強化學習將 AI 推向能處理高維感知與策略決策的層次
• 神經網路解決了傳統 RL 在大空間下無法學習的限制
• 雖然訓練挑戰多，但應用前景極為廣闊
• 就像人生一樣，DRL 是在不確定中尋找最優策略的旅程，每一步學習都是價值的累積！
