策略评估：Keras实现CNN训练曲线与网格世界可视化

本文档主要探讨了在深度强化学习领域中的策略评估方法，特别是使用Keras进行训练曲线和混淆矩阵可视化的一个实例。策略评估是强化学习中的一个重要概念，它涉及计算给定策略下每个状态的价值函数。核心算法是同步迭代联合动态规划，通过贝尔曼期望方程（Bellman Equation）来同步更新状态价值，直到达到收敛状态。 首先，文章介绍了同步迭代法的基本原理，即从初始状态值函数出发，根据策略选择的动作、状态转移概率和奖励，按照递归公式 (3.1) 迭代更新。这个过程确保了状态值函数的稳定性，但具体证明依赖于压缩映射理论，超出了文本范围。 接着，作者以一个4x4的小型方格世界为例，详细解释了策略评估的实际应用。在这个环境中，智能体需要通过移动到达两个终止状态之一，通过模拟实际环境的动力学，更新每个状态的价值，直到达到收敛。策略评估步骤包括构建马尔科夫决策过程（MDP）模型，计算和验证状态价值函数，以及使用Keras等工具进行可视化。 此外，文档还涵盖了其他强化学习主题，如动态规划的策略迭代和价值迭代，以及不基于模型的方法如蒙特卡罗强化学习、时序差分学习和Q学习的变种。这些方法涉及策略选择（如ε-贪婪策略）、控制策略（如Sarsa和Sarsa(λ)算法）、以及价值函数的近似表示，如使用神经网络来估计价值函数。 通过这些实例，读者不仅能理解强化学习的核心原理，还能掌握如何在实践中应用这些技术，尤其是在深度学习框架（如Keras）中。这对于理解和实施复杂强化学习任务具有实际指导意义，无论是理论研究还是工程应用。