ppo的actor网络怎么搭建

PPO算法中的Actor网络可以使用深度神经网络来搭建，一般采用多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）的结构，具体搭建方法如下：

1. 输入层：输入当前状态的特征向量。

2. 隐藏层：可以设置多个隐藏层，每个隐藏层都由多个神经元组成，可以使用ReLU、tanh、sigmoid等激活函数。

3. 输出层：输出一个动作概率分布，可以使用softmax激活函数，确保输出的概率和为1。

在训练过程中，Actor网络的参数会被不断地更新，以最大化期望回报。在测试过程中，Actor网络的输出会被用来选择一个动作，执行并观察环境反馈。