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自己做网站 怎么赚钱,wordpress导航标签文件在哪,企业网站设计与推广,咖啡网页怎么制作强化学习：从策略梯度到马尔可夫决策过程 1. 构建神经网络策略 在强化学习中，我们可以使用 tf.keras 构建神经网络策略。以下是构建该策略的代码： import tensorflow as tf from tensorflow import keras n_inputs = 4 # == env.observation_space.shape[0] model = ker…强化学习：从策略梯度到马尔可夫决策过程1. 构建神经网络策略在强化学习中，我们可以使用tf.keras构建神经网络策略。以下是构建该策略的代码：import tensorflow as tf from tensorflow import keras n_inputs = 4 # == env.observation_space.shape[0] model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(5, activation="elu", input_shape=[n_inputs]), keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"), ])导入必要的库后，我们使用一个简单的顺序模型来定义策略网络。输入的数量是观察空间的大小（在CartPole环境中为 4），由于这是一个简单的问题，我们只设置了 5 个隐藏单元。最后，我们希望输出一个单一的概率（向左移动的概率），因此使用了一个带有sigmoid激活函数的输出神经元。如果有两个以上的可能动作，则每个动作对应一个输出神经元，并使用softmax激活函数。2. 评估动作：信用分配问题在强化学习中，代理只能通过奖励来获得指导，而奖励通常是稀疏和延迟的。例如，当代理成功平衡杆子 100 步后，它很难知道这 100 个动作中哪些是好的，哪些是坏的。这就是信用分配问题。