【进阶Recurrent PPO】一键解锁2048游戏AI高手！

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概述 在深度学习和强化学习日益发展的今天，我们见证了许多令人瞩目的成就。从AlphaGo在围棋领域的胜利到OpenAI Five在Dota 2中的卓越表现，强化学习技术正在不断突破界限，为解决复杂任务提供了新的视角。本文将探讨如何使用Recurrent PPO（循环PPO）算法来训练一个能够玩2048游戏的AI，并通过实际代码示例来展示整个过程。 一、PPO算法 & 循环PPO Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种流行的策略梯度方法，它通过在每次更新中限制策略更新的程度来提高学习的稳定性。PPO通过引入一个剪裁的目标函数来实现这一点，该目标函数限制了旧策略和新策略之间的差异，从而避免了训练过程中的大幅波动。 对于像2048这样的游戏，其中状态空间很大且连续决策之间存在依赖性，使用循环神经网络（RNN）可以更好地捕捉序列信息。因此，我们将使用Recurrent PPO算法， ………………………………