Python 强化学习策略梯度教程

强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在 Python 中，我们可以使用多种库来实现强化学习算法。本文将介绍如何使用策略梯度方法进行强化学习。

策略梯度方法简介

策略梯度方法是一种通过直接优化策略参数来学习最优策略的方法。它不需要值函数，因此计算效率较高。策略梯度方法主要包括以下几种：

REINFORCE
Policy Gradient
Actor-Critic

Python 强化学习策略梯度实现

以下是一个使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 实现策略梯度方法的简单示例：

import gym
import tensorflow as tf

# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 定义策略网络
class PolicyNetwork(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
        self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
        self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='softmax')

    def call(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建策略网络实例
policy_network = PolicyNetwork()

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)

# 训练策略网络
def train_policy_network():
    for _ in range(1000):
        state = env.reset()
        done = False
        total_reward = 0
        while not done:
            action = policy_network(state).numpy().argmax()
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            total_reward += reward
            with tf.GradientTape() as tape:
                logits = policy_network(state)
                probabilities = tf.nn.softmax(logits)
                selected_action_prob = probabilities[0, action]
                loss = -tf.math.log(selected_action_prob) * reward
            gradients = tape.gradient(loss, policy_network.trainable_variables)
            optimizer.apply_gradients(zip(gradients, policy_network.trainable_variables))
            state = next_state
        print(f"Episode reward: {total_reward}")

train_policy_network()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 强化学习的内容，可以参考以下链接：

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