PlaNet神经网络模型

PlaNet (Procedural Latent Networks) 是一种用于学习和生成复杂程序结构的深度强化学习模型。它由Ha and Schmidhuber在2018年提出[^4]。这个模型的独特之处在于它能够从观察到的行为序列（如游戏截图）中学习并推断出潜在的程序逻辑，从而执行复杂的任务。

PlaNet主要包含两个关键部分：程序编码器和程序控制器。程序编码器将输入图像转换成一个连续的程序表示，而程序控制器则基于这个表示生成一系列的动作指令。通过与环境交互，控制器不断优化其生成的程序，以实现更高的分数或完成特定的任务。

下面是一个简单的概念演示：

1. **程序编码器**[^4]: 使用卷积神经网络（CNN）对游戏帧进行编码，提取关键特征。

   encoded_state = cnn_encoder(game_frame)

2. **程序控制器**[^4]: 接收编码后的状态，并通过一个循环神经网络（RNN）生成一系列动作。

   action_sequence = rnn_controller(encoded_state)

3. **强化学习训练**[^4]: 控制器通过与环境交互获得奖励，通过反向传播更新网络参数以提高性能。

   reward = interact_with_environment(action_sequence)
   update_network(reward, encoded_state)