我有一个玩井字游戏的神经网络，但尚未完成。

我已完成的部分：

• 奖励数组 “R[t]”，对于每个时间步或移动 “t” 都有整数值（1=玩家A获胜，0=平局，-1=玩家B获胜）
• 输入值已正确地通过网络传播。
• 调整权重的公式：

缺失的部分：

• TD学习：我仍然需要一个使用TD(λ)算法“反向传播”网络误差的过程。

但我并不真正理解这个算法。

我目前的方法…

踪迹衰减参数λ应为“0.1”，因为远端状态不应获得那么多的奖励。

学习率在两层（输入层和隐藏层）中均为“0.5”。

这是一个延迟奖励的案例：奖励保持“0”直到游戏结束。然后，对于第一个玩家的胜利，奖励变为“1”，对于第二个玩家的胜利，奖励变为“-1”，或者在平局的情况下奖励变为“0”。

我的问题：

• 你如何以及何时计算网络的误差（TD误差）？
• 你如何实现误差的“反向传播”？
• 如何使用TD(λ)调整权重？

非常感谢您的提前帮助 🙂

回答：

如果你真的想让它工作，那么理解TD-lambda会非常有帮助。Sutton和Barto的著作《Reinforcement Learning》可以免费提供HTML格式，并详细介绍了该算法。基本上，TD-lambda所做的是在游戏状态和游戏结束时的预期奖励之间创建一个映射。随着游戏的进行，更可能导致获胜状态的状态往往会获得更高的预期奖励值。

对于像井字游戏这样简单的游戏，最好从表格映射开始（只需跟踪每个可能的游戏状态的预期奖励值）。一旦你完成了这项工作，你就可以尝试使用NN来进行映射。但我建议首先尝试一个单独的、更简单的NN项目…