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强化学习鱼书（7）——神经网络和Q学习

news 来源：原创 2025/5/22 7:01:56

代码地址

书内附代码地址
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-4

环境搭建

0.建立虚拟环境

conda create -n env_test python=3.10
conda activate env_test

1.安装cuda
50系的显卡只支持torch的nightly+cuda12.8版本，别的版本会显示no kernel问题

pip install --upgrade --pre torch torchvision --index-url \ https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

2.安装Dezero
直接从github上拉<深度学习从零开始3项目>的代码，批量安装依赖
深度学习从零开始3项目

pip install .#测试代码
import numpy as np
from dezero import Variable
x_np = np.array(5.0)
x = Variable(x_np)
y = 3 * x ** 2
print(y)		#输出variable(75.0)

线性回归

梯度表示在每个点上函数输出增加最快的方向。反过来说，梯度乘以-1得到的方向就是y值减少最快的方向。因此，如果重复进行沿着梯度的方向前进某个距离、在新的地点再次求出梯度，我们就有望慢慢接近目标位置(最大值或最小值）。这就是梯度下降法

import numpy as np
from dezero import Variable
import dezero.functions as F
#玩具数据集
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100, 1)	#生成 100 行 1 列的二维数组，区间[0,1)
y=5+2*x+ np.random.rand(100, 1)
x, y = Variable(x), Variable(y)
W = Variable(np.zeros((1, 1)))
b = Variable(np.zeros(1))def predict(x):y = F.matmul(x, W) + breturn ydef mean_squared_error(x0, xl):diff = x0 - xlreturn F.sum(diff ** 2) / len(diff)lr = 0.1
iters = 100
for i in range(iters):y_pred = predict(x)loss = mean_squared_error(y, y_pred)	#实际y和y=Wx+b的误差W.cleargrad()b.cleargrad()loss.backward()W.data -= lr * W.grad.datab.data -= lr * b.grad.data		#求(W,b)的梯度if i % 10 == 0: print(loss.data)

损失函数：在这里插入图片描述

神经网络

进行非线性变换的函数叫作“激活函数”。典型的神经网络会交替使用线性变换和激活函数。

#参数的初始化
I,H,O = 1, 10, 1  #分别为Input维度，Hidden层维度，Output维度
W1 = Variable(0.01 * np.random.randn(I, H))
b1 = Variable(np.zeros(H))
W2 = Variable(0.01 + np.random.randn(H, O))
b2 = Variable(np.zeros(0))#推理
def predict(x):y = F.linear(x, W1, b1)y = F.sigmoid(y)y = F.linear(y, W2, b2)return y#训练
for i in range(iters):ypred = predict(x)loss = F.mean squared error(y, ypred)Wl.cleargrad()bl.cleargrad()W2.cleargrad()b2.cleargrad()loss.backward()W1.data -= lr * W1.grad.datab1.data -= lr * b1.grad.dataW2.data -= lr * W2.grad.datab2.data -= lr * b2.grad.dataif i % 1000 == 0:print(loss.data)

也可以使用Linear类进行线性变换。权重和偏置在linear实例内部，我们可以通过linear.W和linear.b访问它们。另外，也可以通过linear.params访问所有参数。
在这里插入图片描述
通过继承Model类可以实现模型，并自定义层的组合来构建神经网络。可以通过model.params()依次访问所有参数。
下面的forward即为推理过程，实现predict(x)一样的效果

因此实际训练过程可以优化成：

可以使用from dezero import optimizers导入optimizers包，optimizers包中有多种最优化方法。（比如随机梯度下降）。上述代码可更新成
在这里插入图片描述