软件工程小施同学 的专栏

原文：你会PPO算法吗？那这些问题你知道答案吗？

邻近策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法解决的问题是离散动作空间和连续动作空间的强化学习问题，是on-policy的强化学习算法。算法主要思想：策略pi接受状态s，输出动作概率分布，在动作概率分布中采样动作，执行动作，得到回报，跳到下一个状态。在这样的步骤下，我们可以使用策略pi收集一批样本，然后使用梯度下降算法学习这些样本，但是当策略pi的参数更新后，这些样本不能继续被使用，还要重新使用策略pi与环境互动收集数据，真的非常耗时。因此采用。

还有就是可能还需要安装一些包，直接使用!pip install 包名称 即可。colab不只可以跑.ipynb文件，还可以运行完整的项目。如果.py文件还有一些超参数设置，直接加在后面即可。三：在colab上挂载Google Drive。五：运行目录下的.py文件（记住前面加感叹号）二：新建一个.ipynb文件，自行改文件名。一：上传项目到谷歌云端硬盘的指定目录中。记得要在笔记本设置里使用GPU加速。四：进入项目文件所在的目录。

这一篇是参考自Pytorch官网的教程,. 我对其中做了一些简化. 在原实验中是使用了CartPole-v0的环境, 但是因为在线上环境Google Colab里面无法渲染图像, 所以我选择使用Cliff Walking PlayGround.这一篇主要概述一下使用Pytorch实现Deep Q-Learning的过程. 里面暂时不会涉及原理的介绍, 只会有DQN的整体算法流程.在这次实验中, 我们使用的是Cliff Walking PlayGround, 环境如下所示:一共有48个状态,

选择第二层有24个神经元的设计是为了在特征提取和压缩之间取得平衡。这样的设计既能提高模型的非线性表达能力，又能避免过拟合，同时保证信息的逐步提取和处理。这种设计原则需要根据具体任务和数据的需求进行实验调整，最终找到最优的模型结构。

的版本不同，可以使用下列版本。

Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员(Actor)和评价家(Critic)。其中Actor使用的是策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用的是价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。这一篇介绍在Policy Gradient中的Actor Critic Baseline, 也就是常说的A2C. 这一篇的实验环境还是使用Cliff Walking PlayGround, 使用Google Colab完成实验.

Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员(Actor)和评价家(Critic)。其中Actor使用的是策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用的是价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。import gymimport sys"""策略函数逼近""""""值函数逼近器""""""Actor Critic 算法.通过策略梯度优化策略函数逼近器参数:env: OpenAI环境.

前言我们在使用Pytorch的时候，模型训练时，不需要调用forward这个函数，只需要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数。class Module(nn.Module): def __init__(self): super().__init__(…在根据状态获取一个动作：self.eval_net.forward(state)在更新网络时：self.eval_net(state)这2个有什么区别呀，为啥不都是forward。我打印了一下返回值的时候，我感觉格式是一样的。

DQN简介 DQN，全称Deep Q Network，是一种融合了神经网络和Q-learning的方法。这种新型结构突破了传统强化学习的瓶颈，下面具体介绍： 神经网络的作用 传统强化学习使用表格形式来。每次 DQN 更新的时候, 我们都可以随机抽取一些之前的经历进行学习。DQN - Sunshine_y - 博客园。打乱了经历之间的相关性。, 也使得神经网络更新。

a0 = torch.max(a, dim) 其中a为一个tensor dim的值为 0/1，分别代表索引每列/行最大值返回的值包含两个数据（values, indices) 分别代表最大值的值和所在的索引 一般我们只需要里面的索引，而对最大值的值不感兴…torch.max(action_value, 1)表示取action_value里每行的最大值。torch.max(action_value, 1)[1]表示最大值对应的下标。.data.numpy()[0]表示将将Variable转换成tensor。

实例参考,更改为PyTorch实现，并增加了几处优化。实现效果如下。其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1.视频：DQN 神经网络 | 莫烦Python接着上节内容, 这节我们使用 Tensorflow 如果还不了解 Tensorflow, 这里去往 经典的 Tensorflow 视频教程 来搭建 DQN 当中的神经网络部分 (用来预测 Q 值).

一次transition就是（s，a，w，s_）一次episode就是DQNQ-learning如果状态很多，动作很多时，需要建立的q表也会十分的庞大，因此神经网络就是用来算动作的q-value的为了帮助收敛experience。例如，记忆库的容量N=500，可以选择执行200次transition来初始化记忆库，这样学习过程可以从记忆库中抽取batch个transition，进行学习了。在存储过程中，只执行eval_net来获取Q值，进而根据实际情况，得到动作，奖励，和下一状态。存储过程：更新记忆库。

DQN算法流程。

q-learning

深度学习是一种典型的监督学习方式，基于大量带有标签的数据进行预测（回归问题） 分类（分类问题）强化学习则是通过与环境不断地交互获得奖励，并基于这些奖励调整学习过程以获得全局最优的行为策略。...