25、策略梯度强化学习：从简单游戏到复杂博弈

策略梯度强化学习：从简单游戏到复杂博弈

在强化学习领域，如何让智能体不断提升性能是一个关键问题。本文将深入探讨策略梯度学习的相关内容，从简单游戏入手，逐步介绍如何应用该方法来改进智能体的表现。

1. 强化学习基础与自我对弈数据处理

在强化学习中，智能体是一个旨在完成特定任务的计算机程序。以围棋AI为例，其目标是在围棋游戏中获胜。强化学习的循环包括收集经验数据、根据经验数据训练智能体以及评估更新后的智能体。通过不断重复这个循环，可以逐步提升智能体的性能。

当自我对弈完成后，需要将收集到的所有经验合并并保存到一个文件中，该文件将作为训练脚本的输入。以下是相关代码示例：

collector2.complete_episode(reward=1)   
collector1.complete_episode(reward=-1) 

experience = rl.combine_experience([
    collector1,
    collector2])
import h5py
with h5py.File(experience_filename, 'w') as experience_outf: 
    experience.serialize(experience_outf)

2. 策略梯度学习概述

前面介绍了如何让围棋程序进行自我对弈并保存经验数据，这只是强化学习的前半部分。接下来的关键是利用这些经验数据来改进智能体，使其更频繁地获胜。策略梯度方法提供了一种估算权重调整方向的方案，以提高智能体完成任务的能力。具体来说，当智