在保存好模型之后,可以用我这里提供的第二个代码验证模型的效果。 # python3.7 其他大部分版本也可以# pip install gym==0.12.4# 在tensorflow1.14.0/1.15.0/2.4.0上均测试通过# 导入所需要的库fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDensefromtensorflow.keras.optimizersimportAda...
根据以上公式,我们就可以来写Q-Learning的代码了。写代码时需要注意,强化学习的两大核心物体是Agent和Environment,强化学习的训练就是Agent与Environment不断交互的过程。因此,这里我们定义了一个QAgent类,该类主要包含如何选取动作、执行动作得到回报、更新Q表等方法,而这里的Environment我们选取了OpenAI gym中的Frozen La...
env.close() 最终代码,整体迭代25000 episodes,每个episode最多有200 step,最后根据需要保存Q表。 importgymimportnumpyasnp env=gym.make("MountainCar-v0")# Q-Learning settingsLEARNING_RATE=0.1DISCOUNT=0.95EPISODES=25000SHOW_EVERY=1000# Exploration settingsepsilon=1# not a constant, qoing to be decayed...
在介绍整个Demo前,我们介绍两种DQN的实现方式,一种是将s和a输入到网络,得到q值,另一种是只将s输入到网络,输出为s和每个a结合的q值。这里莫烦大神的代码采取了后一种方式。 如果你对DQN的原理有比较深刻的认识,那么读莫烦大神的代码也并不是十分困难。这里我们想要实现的效果类似于寻宝。
详细的代码注释和解释,帮助您更好地理解深度强化学习的原理和实现细节。 结合书籍内容,深入了解强化学习的基本概念、原理和算法,提升自己的技能水平。 从深度强化学习的基本概念出发到学习书中提及到的各种深度强化学习环境中经典模型,无论您是深度强化学习的初学者,还是有一定基础的开发者,我们相信这个 Notebook 都能...
本文先给出 Q 学习(Q-learning)的基本原理,然后再具体从 DQN 网络的超参数、智能体、模型和训练等方面详细解释了深度 Q 网络,最后,文章给出了该教程的全部代码。 在之前的 Keras/OpenAI 教程中,我们讨论了一个将深度学习应用于强化学习环境的基础案例,它的效果非常显著。想象作为训练数据的完全随机序列(series)。
从理论出发,结合简化版伪代码与实际案例实现,深度探索Double DQN算法在强化学习中的效能与优化路径。 DDQN算法简介 DQN算法通过经验回放和目标网络提高了学习效率和稳定性,但仍然存在由于预测动作价值时的过估计问题。Double Q-learning,也是Double DQN算法的基础,通过使用两个独立的Q函数来消除这种偏差,其中一个是用于...
以下以CartPole-v1环境为例,将所有接口函数融入一个程序中,对该环境进行一次完整的运行,代码如下:Gym的所有环境脚本都是开源的,读者如果想要更深入地了解一个环境的运行机理、各状态维度的意义、各动作维度的意义等信息,则可以直接阅读该环境的脚本代码。可以通过两种方式找到环境的源代码,列举如下:...
DeepMind深度强化学习实践:教计算机玩超级马里奥(代码) 【新智元导读】AlphaGo 的主要设计人 David Silver 曾说过,游戏是人工智能绝好的测试台。让算法学会玩游戏,对创造能够与真实世界进行复杂互动的人工智能非常重要。新智元介绍过很多 DeepMind 使用深度强化学习,训练算法玩经典 Atari 游戏的文章。现在,有一位程序员在...