本文实验中倒立摆模型使用的是 OpenAI Gym 库中的 Cart Pole,相关信息如下: 状态集为 \left(x,v,\theta,\omega\right),对应倒立摆的(位置,速度,角度,角速度)。 动作集为 \left(0,1\right),对应倒立摆(向左移动,向右移动)。 同时,在一般的 Q-Learning 基础上采取了以下技巧,来加速训练过程,并提高 Agent ...
基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。 比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。 ## 安装依赖!pip install pygame !pip install gym !pip install at...
基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。 比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。 1.Policy Gradient简介 在强化学习中,有两大类方法,一种基于值(Value...
基本操作步骤:智能体 agent 在环境 environment 中学习,根据环境的状态 state(或观测到的 observation),执行动作 action,并根据环境的反馈 reward(奖励)来指导更好的动作。 比如本项目的 Cart pole 小游戏中,agent 就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种 action。 1.Policy Gradient 简介 在强化学习中,有两大类方...
import gym import os import random import collections import paddle import paddle.nnasnn import numpyasnp import paddle.nn.functionalasF 2. 模型 Model 这里的模型可以根据自己的需求选择不同的神经网络组建。 PolicyGradient 用来定义前向 (Forward) 网络,可以自由的定制自己的网络结构。
比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。 ## 安装依赖 !pip install pygame !pip install gym !pip install atari_py !pip install parl import gym import os import random import collections import paddle ...
强化学习从基础到进阶-案例与实践5.1:Policy Gradient-Cart pole游戏展示 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,区别与监督学习和无监督学习,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行...
比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。 ## 安装依赖!pip install pygame !pip install gym !pip install atari_py !pip install parl importgymimportosimportrandomimportcollectionsimportpaddleimportpaddle.nnasnnimportnumpyasnpimportpaddle.nn.functionalasF ...
gymis a suite of virtual environments provided by OpenAI, to test reinforcement learning algorithms on. The suite contains everything from simple text games, to retro Atari games, to even 3D physics simulators. For this project, I apply the MuZero algorithm to the cart pole environment. The go...
This repo implements the REINFORCE algorithm for solving the Cart Pole V1 environment of the Gymnasium library using Python 3.8 and PyTorch 2.0.1. python reinforcement-learning deep-learning deep-reinforcement-learning policy pytorch gym policy-gradient cart reinforce pendulum gymnasium drl cart-pole pol...