¡Claro! Aquí tienes una implementación básica de una red neuronal en Python y TensorFlow que puede ser entrenada mediante aprendizaje por refuerzo para resolver un Cubo de Rubik con el menor número de movimientos posibles. Ten en cuenta que entrenar una red neuronal para resolver un Cubo de Rubik de manera óptima con el menor número de movimientos es una tarea compleja que requiere recursos computacionales extensos y tiempo de entrenamiento. Esta implementación es un punto de partida y puede requerir modificaciones y mejoras adicionales para lograr los resultados deseados.

Aquí tienes el código:

```py
import numpy as np
import tensorflow as tf

# Define la arquitectura de la red neuronal
modelo = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(54,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(12, activation='softmax')
])

# Define el optimizador y la función de pérdida
optimizador = tf.keras.optimizers.Adam()
funcion_perdida = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

# Define el ciclo de entrenamiento
def paso_entrenamiento(estados, acciones, recompensas):
    with tf.GradientTape() as cinta:
        # Paso hacia adelante
        logits = modelo(estados, training=True)
        # Aplica softmax para convertir los logits en probabilidades
        probs = tf.nn.softmax(logits)

        # Convierte las acciones en codificación one-hot
        acciones_onehot = tf.one_hot(acciones, depth=12)

        # Calcula la pérdida
        perdida = funcion_perdida(acciones_onehot, probs) * recompensas

        # Calcula los gradientes
        gradientes = cinta.gradient(perdida, modelo.trainable_variables)

    # Actualiza los pesos
    optimizador.apply_gradients(zip(gradientes, modelo.trainable_variables))

# Define el entorno del Cubo de Rubik
class CuboRubik:
    def __init__(self):
        # Lógica de inicialización del cubo
        pass

    def obtener_estado(self):
        # Devuelve el estado actual del cubo como un arreglo aplanado
        pass

    def realizar_accion(self, accion):
        # Realiza una acción en el cubo
        pass

    def esta_resuelto(self):
        # Verifica si el cubo está resuelto
        pass

# Crea el entorno del Cubo de Rubik
env = CuboRubik()

# Hiperparámetros
num_episodios = 1000
max_pasos_por_episodio = 100

# Ciclo de entrenamiento
for episodio in range(num_episodios):
    estado = env.obtener_estado()
    recompensa_total = 0

    for paso in range(max_pasos_por_episodio):
        # Paso hacia adelante a través de la red para obtener las probabilidades de acción
        logits = modelo(np.expand_dims(estado, axis=0))
        probabilidades_accion = tf.nn.softmax(logits)

        # Muestrea una acción basada en las probabilidades
        accion = np.random.choice(np.arange(12), p=probabilidades_accion.numpy().ravel())

        # Realiza la acción seleccionada en el entorno
        env.realizar_accion(accion)

        # Obtiene el siguiente estado y recompensa
        siguiente_estado = env.obtener_estado()
        recompensa = 1 if env.esta_resuelto() else 0

        # Actualiza la recompensa total
        recompensa_total += recompensa

        # Entrena la red
        paso_entrenamiento(np.expand_dims(estado, axis=0), accion, recompensa)

        # Actualiza el estado actual
        estado = siguiente_estado

        # Verifica si el cubo está resuelto
        if env.esta_resuelto():
            print(f"Episodio {episodio + 1} resuelto en {paso + 1} pasos con una recompensa de {recompensa_total}.")
            break

    # Imprime el progreso cada 100 episodios
    if (episodio + 1) % 100 == 0:
        print(f"Episodio {episodio + 1} completado.")

# Guarda el modelo entrenado
model.save('rubiks_cube_solver_model')
```

Este código proporciona una estructura básica para entrenar una red neuronal utilizando el aprendizaje por refuerzo para resolver un cubo de Rubik. Sin embargo ten en cuenta que pueden ser necesarias modificaciones y mejoras adicionales para mejorar el rendimiento y lograr soluciones óptimas.
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