带有Python的AI强化学习

简介

人工智能和机器学习技术已经广泛应用于各种应用程序中，而AI强化学习则是人们正在向其中探索的一部分领域。AI强化学习是让机器学习并在某种情况下通过学习来实现目标。该过程涉及到模拟一个系统，通过该系统来创建学习模型，系统将不断进行试验以找到最优解。

Python语言作为一门灵活的语言，逐渐成为了AI强化学习时代的首选。Python生态链还有许多非常优秀的科学计算库，例如numpy、scipy、pandas和matplotlib，这些库统称为Python数据科学生态系统。Python也有一些最受欢迎的深度学习框架，包括TensorFlow和PyTorch。

功能

AI强化学习的功能和应用如下：

游戏 AI

AI强化学习已经被广泛应用于各种游戏，从虚拟现实游戏到传统的桌面游戏。

自动驾驶汽车

AI强化学习已经被用于自动驾驶汽车领域。通过学习大量的数据最终能够使汽车自主驾驶，大大减少了交通事故的危险。

机器人

机器人需要具备对周围环境的感知和理解，才能为人类服务。AI强化学习帮助机器人学会自主行动和为人类提供服务。

代码片段

使用Python和TensorFlow创建AI强化学习模型的示例：

import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

env = gym.make('CartPole-v0')

# 定义参数
n_inputs = 4
n_hidden = 4
n_outputs = 1
initializer = tf.variance_scaling_initializer()

# 定义神经网络
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs])
hidden = tf.layers.dense(X, n_hidden, activation=tf.nn.elu, kernel_initializer=initializer)
logits = tf.layers.dense(hidden, n_outputs, kernel_initializer=initializer)
outputs = tf.nn.sigmoid(logits)

# 从输出中随机选择动作
p_left_and_right = tf.concat(axis=1, values=[outputs, 1 - outputs])
action = tf.multinomial(tf.log(p_left_and_right), num_samples=1)

# 贪婪策略
y = 1. - tf.to_float(action)
cross_entropy = tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.01)
grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cross_entropy)
gradients = [grad for grad, variable in grads_and_vars]

# 更新模型参数
gradient_placeholders = []
grads_and_vars_feed = []
for grad, variable in grads_and_vars:
    gradient_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=grad.get_shape())
    gradient_placeholders.append(gradient_placeholder)
    grads_and_vars_feed.append((gradient_placeholder, variable))
training_op = optimizer.apply_gradients(grads_and_vars_feed)

init = tf.global_variables_initializer()

# 训练
n_games_per_update = 10
n_max_steps = 1000
n_iterations = 250
save_iterations = 20
discount_rate = 0.95

with tf.Session() as sess:
    init.run()
    for iteration in range(n_iterations):
        all_rewards = []
        all_gradients = []
        for game in range(n_games_per_update):
            current_rewards = []
            current_gradients = []
            obs = env.reset()
            for step in range(n_max_steps):
                action_val, gradients_val = sess.run([action, gradients], feed_dict={X: obs.reshape(1, n_inputs)})
                obs, reward, done, info = env.step(action_val[0][0])
                current_rewards.append(reward)
                current_gradients.append(gradients_val)
                if done:
                    break
            all_rewards.append(current_rewards)
            all_gradients.append(current_gradients)

        all_rewards = discount_and_normalize_rewards(all_rewards, discount_rate=discount_rate)
        feed_dict = {}
        for var_index, gradient_placeholder in enumerate(gradient_placeholders):
            mean_gradients = np.mean([reward * all_gradients[game_index][step][var_index]
                                      for game_index, rewards in enumerate(all_rewards)
                                        for step, reward in enumerate(rewards)], axis=0)
            feed_dict[gradient_placeholder] = mean_gradients
        sess.run(training_op, feed_dict=feed_dict)
        if iteration % save_iterations == 0:
            saver.save(sess, "./my_policy_net_pg.ckpt")