c1058536713的专栏

在这个训练中，我们重复执行多个episode，每个episode都包括重置环境、执行动作、观察环境并更新智能体策略和值函数的步骤。在这个示例中，我们使用了CartPole环境，它是一个简单的强化学习任务，智能体需要平衡一个杆子在移动的小车上。都是神经网络，通过多个线性层和ReLU激活函数堆叠在一起，以建模智能体的策略和值函数。方法是用于更新Actor和Critic网络的函数，以使智能体逐渐改进其策略和值函数。，并验证值函数、策略和标准差的形状是否符合预期，以及策略的取值范围是否正确。

使用pytorch构建普适性的神经网络模型，可以自己定义卷积层、全连接层的数量。