24、深度强化学习中的实验与神经网络架构

深度强化学习中的实验与神经网络架构

在深度强化学习领域，实验与神经网络架构是两个关键的方面。实验能够帮助我们评估不同算法和参数组合的性能，而合适的神经网络架构则是实现高效学习和决策的基础。

实验相关内容

在进行实验时，会生成多试验图，用于比较所有试验的结果，同时还会有移动平均版本的图。此外，会生成一个 experiment_df 的 CSV 文件，该文件总结了实验中的变量和结果，并按照试验表现从最佳到最差进行排序，这样可以清晰地展示从最成功到最不成功的超参数值范围和组合。

实验框架通常由会话（Session）、试验（Trial）和实验（Experiment）组成，它们各自会产生对分析算法性能有用的图表和数据。

如果你想使用相关的库，可以在 GitHub 仓库（https://github.com/kengz/SLM-Lab）的主分支上进行查看，该库正在积极开发中，会频繁添加新的算法和功能。

神经网络架构

神经网络是深度强化学习中每个算法的重要组成部分。不同类型的神经网络家族具有各自独特的特点和适用场景，主要有多层感知机（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），这些网络类型还可以组合成混合网络，如 CNN - RNN。

多层感知机（MLPs）

MLPs 是最简单和最通用的神经网络类型，由全连接层（也称为密集层）组成。在全连接层中，前一层的每个输出都通过不同的权重连接到当前层的每个节点，并且通常会对每个密集层的输出应用非线性激活函数，这使得神经网络能够近似高度复杂的非线性函数。

MLPs 的输入被组织成一