策略梯度方法项目实战 - 机器学习课程

项目概述

💡 策略梯度方法 是强化学习中一种直接优化策略的算法，通过梯度上升方法调整策略参数以最大化预期回报。本项目将带你实现一个基于策略梯度的简单环境，适合初学者理解核心概念。

实现步骤

1. 环境搭建
   安装必要的库：pip install torch gym
   📌 推荐使用 PyTorch官方教程 作为入门

2. 定义策略网络
   使用神经网络输出动作概率分布，示例代码片段：

   class PolicyNetwork(nn.Module):
       def __init__(self, state_dim, action_dim):
           super().__init__()
           self.net = nn.Sequential(...)  # 网络结构定义
       def forward(self, state):
           return self.net(state)  # 前向传播
   

3. 实现策略梯度算法

   • 初始化网络参数
   • 采样轨迹并计算回报
   • 计算策略梯度更新方向
   • 更新网络权重
     🧮 公式推导可参考 策略梯度方法详解

4. 训练与评估
   使用 gym 环境进行训练，如 CartPole-v1 或 MountainCar-v0
   📊 训练结果可可视化为奖励曲线，建议查看 项目代码仓库 获取完整实现

项目亮点

• 直观展示策略优化过程
• 包含可运行的代码模板
• 适合与 Q-learning项目 对比学习

扩展阅读

📚 想深入了解？可阅读 强化学习基础课程 或探索 其他项目路径