Deep Q-Network

مقدمه

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning یا RL) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به بررسی چگونگی یادگیری یک عامل هوشمند (Agent) برای تصمیم‌گیری در یک محیط (Environment) به منظور حداکثر کردن یک پاداش (Reward) می‌پردازد. این نوع یادگیری با یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت متفاوت است، زیرا عامل هوشمند با تعامل با محیط و دریافت بازخورد (پاداش) یاد می‌گیرد.

یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد در یادگیری تقویتی، Q-learning است. Q-learning یک الگوریتم مبتنی بر ارزش است که یک جدول کیو (Q-table) را برای تخمین کیفیت (Q-value) هر جفت حالت-عمل (State-Action Pair) حفظ می‌کند. با این حال، Q-learning در محیط‌های با فضای حالت بزرگ، مانند بازی‌های ویدئویی یا رباتیک، با مشکل همگرایی و حجم بالای حافظه مواجه می‌شود.

شبکه کیو عمیق (Deep Q-Network یا DQN) یک پیشرفت مهم در Q-learning است که از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تخمین تابع Q استفاده می‌کند. این امر به DQN اجازه می‌دهد تا با محیط‌های با فضای حالت بزرگ و پیچیده، مانند بازی‌های Atari، به خوبی مقیاس شود.

مبانی نظری Q-learning

برای درک DQN، ابتدا باید با مفاهیم اساسی Q-learning آشنا شویم.

• **حالت (State):** توصیف وضعیت فعلی محیط.
• **عمل (Action):** اقدامی که عامل هوشمند می‌تواند در یک حالت خاص انجام دهد.
• **پاداش (Reward):** بازخوردی که عامل هوشمند پس از انجام یک عمل در یک حالت خاص دریافت می‌کند.
• **تابع Q (Q-function):** تابعی که کیفیت انجام یک عمل خاص در یک حالت خاص را تخمین می‌زند. کیفیت به معنای مجموع پاداش‌های آتی است که عامل هوشمند می‌تواند با انجام آن عمل و دنبال کردن یک سیاست (Policy) بهینه، دریافت کند.

فرمول به‌روزرسانی Q-value در Q-learning به صورت زیر است:

Q(s, a) ← Q(s, a) + α [R + γ max_a' Q(s', a') - Q(s, a)]

در این فرمول:

• Q(s, a): مقدار Q برای حالت s و عمل a
• α: نرخ یادگیری (Learning Rate) که تعیین می‌کند چه مقدار از اطلاعات جدید در Q-value فعلی گنجانده شود.
• R: پاداشی که پس از انجام عمل a در حالت s دریافت می‌شود.
• γ: فاکتور تخفیف (Discount Factor) که تعیین می‌کند چقدر پاداش‌های آتی مهم هستند.
• s': حالت بعدی پس از انجام عمل a در حالت s
• a': عمل بعدی در حالت s'
• max_a' Q(s', a'): بیشترین مقدار Q در حالت s' برای تمام اعمال ممکن a'.

معرفی Deep Q-Network (DQN)

DQN با جایگزین کردن جدول Q با یک شبکه عصبی عمیق، مشکل مقیاس‌پذیری Q-learning را حل می‌کند. این شبکه عصبی، به عنوان تقریب‌زننده تابع (Function Approximator) عمل می‌کند و ورودی آن حالت (s) و خروجی آن مقادیر Q برای تمام اعمال ممکن در آن حالت است.

اجزای اصلی DQN

DQN از چندین جزء کلیدی تشکیل شده است که با هم کار می‌کنند تا عامل هوشمند را قادر به یادگیری کنند:

• **شبکه عصبی (Neural Network):** هسته اصلی DQN است. این شبکه ورودی را به عنوان حالت (s) دریافت می‌کند و خروجی را به عنوان مقادیر Q برای تمام اعمال ممکن (a) تولید می‌کند. معماری شبکه عصبی معمولاً شامل چندین لایه پنهان است که به یادگیری نمایش‌های پیچیده از حالت کمک می‌کنند.
• **تجربه تکراری (Experience Replay):** DQN از یک بافر حافظه (Replay Buffer) برای ذخیره تجربیات عامل هوشمند (حالت، عمل، پاداش، حالت بعدی) استفاده می‌کند. این تجربیات به صورت تصادفی از بافر انتخاب می‌شوند و برای آموزش شبکه عصبی استفاده می‌شوند. این کار باعث می‌شود که نمونه‌های داده‌‌های به دست آمده از محیط به صورت کارآمدتری مورد استفاده قرار گیرند و از همبستگی بین نمونه‌ها جلوگیری شود.
• **هدف ثابت (Target Network):** برای پایداری آموزش، DQN از دو شبکه عصبی استفاده می‌کند: شبکه اصلی (Online Network) و شبکه هدف (Target Network). شبکه اصلی برای پیش‌بینی مقادیر Q و به‌روزرسانی پارامترهای خود استفاده می‌شود. شبکه هدف، یک کپی از شبکه اصلی است که پارامترهای آن به ندرت به‌روزرسانی می‌شوند. این کار باعث می‌شود که هدف آموزش (مقادیر Q) ثابت بماند و از نوسانات در آموزش جلوگیری شود.
• **ε-Greedy Policy:** برای تعادل بین اکتشاف (Exploration) و بهره‌برداری (Exploitation)، DQN از یک سیاست ε-Greedy استفاده می‌کند. در این سیاست، عامل هوشمند با احتمال ε یک عمل تصادفی انتخاب می‌کند (اکتشاف) و با احتمال (1-ε) عمل با بیشترین مقدار Q را انتخاب می‌کند (بهره‌برداری). مقدار ε به تدریج در طول زمان کاهش می‌یابد تا عامل هوشمند به سمت بهره‌برداری بیشتر سوق داده شود.

الگوریتم DQN

1. **مقداردهی اولیه:** شبکه عصبی اصلی و شبکه هدف را با وزن‌های تصادفی مقداردهی اولیه کنید. بافر حافظه را خالی کنید. 2. **حلقه آموزش:** تا زمانی که معیار توقف برآورده نشده است، مراحل زیر را تکرار کنید:

   *   **انتخاب عمل:** با استفاده از سیاست ε-Greedy، یک عمل a در حالت فعلی s انتخاب کنید.
   *   **اجرای عمل:** عمل a را در محیط اجرا کنید و پاداش R و حالت بعدی s' را دریافت کنید.
   *   **ذخیره تجربه:** تجربه (s, a, R, s') را در بافر حافظه ذخیره کنید.
   *   **نمونه‌برداری:** یک دسته (Batch) از تجربیات را به صورت تصادفی از بافر حافظه نمونه‌برداری کنید.
   *   **محاسبه هدف:** مقدار Q هدف را برای هر تجربه در دسته محاسبه کنید:
       Y = R + γ maxa' Qtarget(s', a')
   *   **به‌روزرسانی شبکه اصلی:** پارامترهای شبکه اصلی را با استفاده از الگوریتم گرادیان کاهشی (Gradient Descent) برای به حداقل رساندن اختلاف بین مقادیر Q پیش‌بینی شده توسط شبکه اصلی و مقادیر Q هدف به‌روزرسانی کنید.
   *   **به‌روزرسانی شبکه هدف:** هر N مرحله، پارامترهای شبکه هدف را با کپی کردن پارامترهای شبکه اصلی به‌روزرسانی کنید.

3. **توقف:** هنگامی که معیار توقف (مانند رسیدن به یک سطح عملکرد مطلوب یا رسیدن به حداکثر تعداد مراحل آموزش) برآورده شد، آموزش را متوقف کنید.

چالش‌ها و بهبودهای DQN

DQN با وجود موفقیت‌های چشمگیر، با چالش‌هایی نیز مواجه است:

• **بی‌ثباتی:** آموزش DQN می‌تواند ناپایدار باشد و منجر به واگرایی شود.
• **بیش‌ارزیابی (Overestimation):** DQN تمایل به بیش‌ارزیابی مقادیر Q دارد که می‌تواند منجر به انتخاب اعمال زیربهینه شود.
• **همبستگی:** نمونه‌های ذخیره شده در بافر حافظه ممکن است با یکدیگر همبستگی داشته باشند که می‌تواند باعث شود آموزش کندتر شود.

برای رفع این چالش‌ها، بهبودهای متعددی در DQN پیشنهاد شده است:

• **Double DQN:** برای کاهش بیش‌ارزیابی، Double DQN از دو شبکه جداگانه برای انتخاب عمل و ارزیابی مقدار Q استفاده می‌کند.
• **Prioritized Experience Replay:** برای بهبود کارایی نمونه‌برداری، Prioritized Experience Replay به تجربیاتی که دارای خطای TD (Temporal Difference) بزرگتری هستند، اولویت بیشتری می‌دهد.
• **Dueling DQN:** برای بهبود نمایش حالت، Dueling DQN شبکه عصبی را به دو جریان تقسیم می‌کند: یک جریان برای تخمین مقدار حالت (Value) و یک جریان برای تخمین مزیت عمل (Advantage).
• **Distributional DQN:** برای مدل‌سازی توزیع پاداش‌های آتی، Distributional DQN از یک شبکه عصبی برای پیش‌بینی توزیع مقادیر Q استفاده می‌کند.

کاربردهای DQN

DQN در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته است، از جمله:

• **بازی‌های ویدئویی:** DQN برای بازی کردن بازی‌های Atari با عملکردی فراتر از انسان استفاده شده است.
• **رباتیک:** DQN برای کنترل ربات‌ها در وظایف مختلف، مانند راه رفتن، گرفتن اشیاء و ناوبری استفاده شده است.
• **کنترل ترافیک:** DQN برای بهینه‌سازی جریان ترافیک در شهرها استفاده شده است.
• **مدیریت انرژی:** DQN برای مدیریت مصرف انرژی در ساختمان‌ها و شبکه‌های برق استفاده شده است.
• **معاملات مالی:** DQN برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی استفاده شده است.

پیوندهای مرتبط با استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• میانگین متحرک
• شاخص قدرت نسبی (RSI)
• MACD
• باند بولینگر
• فیبوناچی
• الگوهای کندل استیک
• حجم معاملات
• اندیکاتور پول و زمان (OBV)
• شاخص جریان پول (MFI)
• تحلیل موج الیوت
• استراتژی اسکالپینگ
• استراتژی معاملاتی روزانه
• استراتژی معاملاتی نوسانی
• استراتژی معاملاتی موقعیتی
• مدیریت ریسک در معاملات

نتیجه‌گیری

DQN یک الگوریتم قدرتمند در یادگیری تقویتی است که به عامل هوشمند اجازه می‌دهد تا در محیط‌های پیچیده با فضای حالت بزرگ یاد بگیرد. با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و تکنیک‌های مختلف، DQN می‌تواند عملکردی فراتر از انسان در بسیاری از وظایف به دست آورد. با این حال، DQN با چالش‌هایی نیز مواجه است که نیاز به تحقیقات بیشتر برای بهبود آن دارد.

• • توضیح:**

• **مختصر و دقیق:** این دسته‌بندی به طور مستقیم به موضوع اصلی مقاله، یعنی یادگیری تقویتی، اشاره دارد.
• **مرتبط:** DQN یک تکنیک اصلی در حوزه یادگیری تقویتی است، بنابراین این دسته‌بندی کاملاً مرتبط است.
• **جامع:** این دسته‌بندی به خوانندگان کمک می‌کند تا مقالات مرتبط دیگری را در مورد یادگیری تقویتی پیدا کنند.
• **استاندارد:** استفاده از "یادگیری_تقویتی" به عنوان نام دسته‌بندی، با استانداردهای رایج در ویکی‌ها مطابقت دارد.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان