项目设计架构
- 状态表示：
- 对于Atari游戏，游戏画面通常是彩色的且分辨率较高。可以将游戏画面进行预处理，例如将彩色图像转换为灰度图像以减少数据维度。然后对图像进行缩放，比如缩放到84x84像素，这是常见的处理尺寸。
- 为了捕捉游戏中的动态信息，通常会将最近的几帧（如4帧）堆叠在一起作为一个状态。在Ruby中，可以使用
NArray（来自numo - narray库）来高效地存储和处理这些图像数据。例如：
require 'numo/narray'
# 假设已经获取到单帧图像数据image_data（为NArray）
stacked_frames = NArray.zeros([4, 84, 84])
for i in 0..3
stacked_frames[i] = image_data
end
- 动作选择策略：
- ε - 贪婪策略：在训练初期，智能体需要探索游戏环境，所以会以一定概率（ε）随机选择动作，而以1 - ε的概率选择当前认为最优的动作（根据Q值）。随着训练的进行，ε逐渐减小。例如：
def epsilon_greedy_policy(q_values, epsilon)
if rand < epsilon
q_values.size.times.to_a.sample
else
q_values.argmax
end
end
- Softmax策略：这种策略为每个动作分配一个概率，动作的Q值越高，被选择的概率越大。可以通过计算softmax函数来实现，公式为$P(a) = \frac{e^{Q(s,a)/\tau}}{\sum_{a'} e^{Q(s,a')/\tau}}$，其中$\tau$是温度参数，控制动作选择的随机性。在Ruby中实现如下：
def softmax(q_values, temperature)
exp_values = q_values.map { |v| Math.exp(v / temperature) }
sum_exp_values = exp_values.sum
exp_values.map { |v| v / sum_exp_values }
end
def softmax_policy(q_values, temperature)
probabilities = softmax(q_values, temperature)
probabilities.cumulative_sum.each_with_index.find { |cumulative_probability, index| rand < cumulative_probability }.last
end
- 奖励机制：
- 即时奖励：根据游戏的规则给予即时奖励，例如在乒乓球游戏中，智能体得分时给予正奖励（如 +1），失分则给予负奖励（如 -1），其他情况可以给予0奖励。
- 延迟奖励：为了鼓励智能体做出有利于长期目标的动作，可以使用折扣奖励。即未来奖励会根据折扣因子$\gamma$进行折扣，总奖励$R = r_1+\gamma r_2+\gamma^2 r_3+\cdots$，其中$r_i$是第$i$步的即时奖励。在Ruby中计算折扣奖励如下：
def discounted_rewards(rewards, gamma)
discounted = NArray.zeros(rewards.size)
running_add = 0
for i in (rewards.size - 1).downto(0)
running_add = rewards[i] + gamma * running_add
discounted[i] = running_add
end
discounted
end
Ruby实现中的性能优化
- 处理大规模数据：
- 使用高效的数据结构：如前面提到的
numo - narray库中的NArray，它针对数值计算进行了优化，比标准的Ruby数组在处理大规模数值数据时效率更高。例如，在处理游戏画面数据时，NArray的操作速度更快。
- 并行计算：可以使用Ruby的
parallel库来并行处理数据。例如，如果需要对多个状态进行Q值计算，可以并行化这个过程。
require 'parallel'
q_values = Parallel.map(state_batch) do |state|
# 计算状态state的Q值
q_network.predict(state)
end
- 复杂神经网络结构的优化方法：
- 模型压缩：对于复杂的神经网络，可以使用模型压缩技术，如剪枝（去除不重要的连接或神经元）和量化（降低权重的精度）。在Ruby中使用深度学习框架（如
torch - ruby）时，可以调用相关的函数进行剪枝和量化操作。
- 优化器选择：选择合适的优化器对于复杂神经网络的训练至关重要。例如，
Adam优化器在很多情况下表现良好。在torch - ruby中使用Adam优化器如下：
require 'torch - ruby'
optimizer = Torch::Optim::Adam.new(q_network.parameters, lr: 0.0001)
- 批归一化（Batch Normalization）：在神经网络的层之间添加批归一化层，可以加速训练过程并提高模型的稳定性。在
torch - ruby中可以这样实现：
require 'torch - ruby'
model = Torch::NN::Sequential.new(
Torch::NN::Conv2d.new(4, 32, kernel_size: 8, stride: 4),
Torch::NN::BatchNorm2d.new(32),
Torch::NN::ReLU.new,
# 后续层...
)
