环境:CartPole-v0,算法:DQN,设备:cpu回合:10/200,奖励:10.00,Epislon: 0.062回合:20/200,奖励:85.00,Epislon: 0.014回合:30/200,奖励:41.00,Epislon: 0.011回合:40/200,奖励:31.00,Epislon: 0.010回合:50/200,奖励:22.00,Epislon: 0.010回合:60/200,奖励:10.00,Epislon: 0.010回合:70/200,奖励:10.00,Ep...
环境:CartPole-v0,算法:DQN,设备:cpu 回合:10/200,奖励:10.00,Epislon: 0.062 回合:20/200,奖励:85.00,Epislon: 0.014 回合:30/200,奖励:41.00,Epislon: 0.011 回合:40/200,奖励:31.00,Epislon: 0.010 回合:50/200,奖励:22.00,Epislon: 0.010 回合:60/200,奖励:10.00,Epislon: 0.010 回合:70/200,奖...
env = gym.make('CartPole-v0') #创建CartPole问题的环境env env.reset() #初始化环境 random_episodes =0 reward_sum =0#奖励 whilerandom_episodes <10: env.render()#将CartPole问题的图像渲染出来 observation, reward, done, _ = env.step(np.random.randint(0,2)) ...
env = gym.make('CartPole-v0')#创建CartPole问题的环境envenv.reset()#初始化环境random_episodes = 0reward_sum = 0#奖励while random_episodes < 10: env.render()#将CartPole问题的图像渲染出来 observation, reward, done, _ = env.step(np.random.randint(0, 2)) #使用np.random.randint(0, 2)...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个: ...
环境:CartPole-v0,算法:DQN,设备:cpu 代码语言:txt 复制 回合:10/200,奖励:10.00,Epislon: 0.062 代码语言:txt 复制 回合:20/200,奖励:85.00,Epislon: 0.014 代码语言:txt 复制 回合:30/200,奖励:41.00,Epislon: 0.011 代码语言:txt 复制 回合:40/200,奖励:31.00,Epislon: 0.010 代码语言:txt 复制 回合...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个: ...
式中 R 是折扣奖励，V 是价值函数（输入状态），𝛑 是策略函数（输入状态），A 是优势函数。我们用折扣奖励估计 Q 值，因为我们不能直接用 A3C 决定 Q 值。defcompute_loss(self, done, new_state, memory, gamma=0.99):if done: reward_sum = 0.# terminalelse: reward_sum = ...
CartPole-v1解决 实现dqn解决某个问题的时候,常常一些微小的变动,导致失败。 例如在cartpole这个环境,同样是使用了三层线性网络,激活函数是relu,一种实现能让奖励曲线快速的达到指定的目标,但是另一种却学不到什么。 分析了很久,应该是batch采样训练出问题的可能性大一点,但是后来将成功的方案嫁接到那种失败的,测试后...
两者协同工作以优化行动者的策略,使得选择的动作能够最大化累积奖励。 公式推导: 策略梯度算法:旨在通过计算动作概率的梯度来优化策略函数。 优势函数 (Advantage Function):衡量采取某一动作相对于随机动作的额外价值。优势函数可以被视为状态价值函数与动作价值函数的差值,即 (A(s,a) = Q(s,a) - V(s))。