27、强化学习：Q学习与演员-评论家方法

强化学习：Q学习与演员-评论家方法

1. Q学习与Keras

1.1 构建双输入网络

在之前，我们通常使用Keras的Sequential模型来定义神经网络，以下是一个使用顺序API定义模型的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(19, 19)))
model.add(Dense(24))

Keras还提供了另一种定义神经网络的API——函数式API。函数式API提供了顺序API功能的超集，我们可以用函数式风格重写任何顺序网络，还能创建无法用顺序风格描述的复杂网络。

下面是使用函数式风格创建与上述顺序API定义相同网络的示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input
model_input = Input(shape=(19, 19))
hidden_layer = Dense(32)(model_input) 
output_layer = Dense(24)(hidden_layer)
model = Model(inputs=[model_input], outputs=[output_layer])

这两个模型是相同的。顺序AP