策略迭代：Keras实现CNN卷积神经网络的策略优化与值函数可视化

本文档主要介绍了策略迭代在强化学习中的应用，特别是通过Keras框架实现CNN层输出的可视化实例。强化学习（RL）是一种机器学习方法，其中智能体在与环境的交互中通过不断试错学习最优策略。文档首先回顾了马尔科夫决策过程（MDP）的概念，包括马尔科夫过程、马尔科夫奖励过程和MDP本身，强调了状态的价值计算以及如何通过动态规划寻找最优策略。 策略迭代部分是强化学习中的一个重要概念，它涉及对当前策略进行评估并基于评估结果更新策略。在这个过程中，个体（智能体）会根据每个状态的价值选择行动，以最大化未来的累积奖励。作者举例说明了在小型方格世界中，通过策略迭代改进初始随机策略，使得价值函数更加优化，展示了贪婪策略的实际应用。 具体步骤包括策略评估，即计算每个状态在当前策略下的价值；策略迭代，即根据价值函数调整策略，使个体更倾向于选择具有更高价值的行动；以及价值迭代，一种更高效的计算方法，通过一次遍历即可更新所有状态的价值。文中还提到了异步动态规划算法，它是处理复杂MDP的一种方法。 文档进一步探讨了不基于模型的学习方法，如蒙特卡罗强化学习（MC）和时序差分学习（TD），这些方法通过实际执行动作来估计值函数，适用于无法精确建模环境的情况。以21点游戏为例，展示了如何将游戏转化为强化学习问题，并通过编程实践展示了如何运用各种学习算法，如Sarsa、Sarsa(λ)和Q学习，来求解游戏的最优策略。 最后，文章讨论了价值函数的近似表示，这是深度强化学习的核心，通过神经网络来逼近复杂的值函数，以便于在大规模环境中进行学习。目标函数和梯度下降是实现这种近似的重要手段，目标是找到能够最小化损失函数的参数，从而优化策略。 本篇文章深入浅出地讲解了策略迭代、动态规划、不基于模型的强化学习方法以及价值函数的近似表示在实际问题中的应用，适合初学者和进阶者了解和掌握强化学习中的核心概念和技术。