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强化学习中的网络架构设计 🤖

强化学习（Reinforcement Learning, RL）中网络架构的选择直接影响算法性能。以下是核心概念与设计要点：

1. 基础网络结构

• 输入层：处理状态空间（State Space）数据，例如图像、向量或序列
• 隐藏层：通过全连接层（Dense Layer）或卷积层（CNN）提取特征
  • 使用ReLU激活函数增强非线性表达能力
  • 可通过Dropout层防止过拟合
• 输出层：根据任务类型设计
  • 策略网络：输出动作概率分布（如Softmax）
  • 价值网络：输出状态-动作值函数（Q值或V值）
  • 示例：DQN网络结构图

2. 常见架构类型

• Actor-Critic 架构 - 分离策略（Actor）与价值估计（Critic） - 通过Critic指导Actor的策略更新
• 多层感知机（MLP）
  • 适用于低维状态空间
  • 简单但灵活，常用于离散动作空间
• Actor-Critic 变体
  • A3C（异步优势Actor-Critic）
  • PPO（Proximal Policy Optimization）
  • 链接扩展阅读：深入理解强化学习算法

3. 实践建议

• 状态编码：对高维数据使用CNN，对序列数据使用RNN/LSTM
• 参数共享：在策略梯度方法中复用网络参数提高效率
• 分布式训练：通过并行网络（如A3C）加速学习过程
• 激活函数选择：ReLU是默认选择，但可尝试Swish或Leaky ReLU

4. 进阶方向

• 注意力机制：在复杂环境中增强关键信息提取能力
• 模仿学习结合：使用预训练网络加速策略初始化
• 模块化设计：将网络拆分为特征提取器与决策头（Head）

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