强化学习实战：使用 TensorFlow/Keras 构建智能Agent

🚀 什么是强化学习？

强化学习是机器学习的一个分支，通过试错机制让Agent在与环境的交互中学习最优策略。核心概念包括：

• 📌 奖励机制：环境通过奖励信号指导Agent决策
• 📌 状态-动作空间：Agent在特定状态下选择动作
• 📌 策略函数：决定Agent如何选择动作的规则

🔗 扩展阅读：点击了解强化学习的数学基础

🧠 TensorFlow/Keras 实现流程

1. 环境搭建

pip install tensorflow keras gym

📌 本教程基于 TensorFlow 2.x 和 Keras API 实现

2. 核心组件

• 📌 神经网络模型：使用Keras构建策略网络
• 📌 经验回放：存储历史状态-动作-奖励数据
• 📌 目标网络：稳定训练过程的辅助网络

3. 代码框架

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten

📈 实战案例：CartPole环境

1. 环境初始化

import gym
env = gym.make('CartPole-v1')

2. 网络结构设计

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(env.observation_space.shape)),
    Dense(24, activation='relu'),
    Dense(24, activation='relu'),
    Dense(env.action_space.n, activation='linear')
])

3. 训练过程

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

📌 训练效果可视化：CartPole训练过程

🧩 拓展学习路径

📷 相关示意图