Q学习算法手写数字识别代码

Q学习算法是一种强化学习算法，通常用于解决基于状态的决策问题。但是，它不是最适合手写数字识别的算法。更好的选择是卷积神经网络（CNN）。

以下是一个使用CNN进行手写数字识别的Python代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
x_train = tf.expand_dims(x_train, -1)
x_test = tf.expand_dims(x_test, -1)
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 搭建CNN模型
model = keras.Sequential(
    [
        keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
        layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
        layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(10, activation="softmax"),
    ]
)

# 编译模型
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=15, validation_split=0.1)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

该示例使用MNIST数据集进行训练和测试，并使用了一个简单的CNN模型。在训练期间，模型将在训练集的10%上进行验证。在15个epoch之后，模型将在测试集上进行评估。

虽然Q学习算法也可以用于手写数字识别，但它需要更多的预处理和特征工程，而且可能无法与CNN等深度学习模型的性能相媲美。