不基于模型的控制：Keras训练CNN层可视化与强化学习实战

本文介绍了强化学习的基本概念和方法，特别是不基于模型的控制策略，这是强化学习中的一个重要领域。强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优策略的方法，以最大化累积奖励。这种学习方式在多种实际问题中都有应用，如电梯调度、直升机特技飞行、机器人足球比赛和围棋游戏等。 在强化学习中，有两种主要的学习策略：现时策略学习（on-policy learning）和借鉴策略学习（off-policy learning）。现时策略学习是智能体优化的策略与实际执行的策略相同，而借鉴策略学习则优化的是不同的策略。例如，Q学习就是一种典型的借鉴策略学习算法，它允许智能体学习一个动作值函数，即使在执行不同策略时也能进行有效的学习。 不基于模型的控制包括蒙特卡洛学习和时序差分学习。蒙特卡罗学习（Monte Carlo Learning）是在所有经验数据收集完成后，通过对历史数据的分析来更新策略。而时序差分学习（Temporal Difference Learning）则可以在每次经验之后立即更新，无需等待完整的回合结束。 具体到本文内容，第五章主要讨论了不基于模型的控制方法，如行为价值函数的概念，以及两种常见的策略：ε-贪婪策略，它在探索和利用之间找到平衡。此外，还详细介绍了Sarsa算法及其扩展Sarsa(λ)算法，这两种都是现时策略时序差分控制方法。Sarsa通过不断更新当前动作值函数来改进策略，而Sarsa(λ)引入了eligibility traces，增强了学习的效率和稳定性。 此外，文中还提供了编程实践，如使用蒙特卡洛学习求解21点游戏的最优策略，以及在OpenAI的Gym环境中实现各种学习算法并与环境交互。这些实践例子帮助读者更好地理解和应用强化学习理论。 这篇资源涵盖了强化学习的基础理论，特别是不基于模型的控制方法，适合对强化学习感兴趣的初学者和实践者参考。通过学习这些内容，读者可以了解如何在没有环境模型的情况下，通过智能体与环境的交互来优化行为策略，以解决实际问题。