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...
环境初始化后，智能体通过env.step()与环境交互，每次迭代获取观察值（Observation）、执行动作（Action）并接收奖励（Reward）。例如，观察值由小车位置、速度、杆子夹角和角变化率构成，智能体通过这些信息调整策略。在Gym中，动作空间和观测空间是关键概念，用于定义有效动作和观测的范围。CartPole-v0和v1...
我使用Open AI gym分别重现了一些名为CartPole-v0和MountainCar-v0的实验。 对于CartPole-v0,奖励是+1和0。每一集都有300个时间步长,代理试图尽可能多地获得总奖励。 源代码如下:https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/cartpole.py 但在MountainCar- 浏览69提问于2020-07-2...
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)...
prob) 反而越大. 而vt代表的是当前状态s下采取动作a所能得到的奖励，这是当前的奖励和未来奖励的贴现...
本文结合Actor-Critic算法,针对CartPole-v1倒立摆小车环境进行了强化学习训练,最后成功实现了小车长时间维持平衡、奖励曲线收敛的理想效果。 在实验过程中,我们发现,Actor-Critic算法的收敛速度并不快,另外收敛过程波动也比较大,导致这种现象的主要原因在于,在Actor-Critic算法中,估计Q值的网络Critic网络存在...
附上一张精挑细选的episode奖励图 episode_total_reward main.py import gym from model import AC from itertools import count import matplotlib.pyplot as plt # env = gym.make("LunarLander-v2") env = gym.make('CartPole-v0') if __name__ == "__main__": ...
本文分享自华为云社区《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》,作者: 汀丶 。 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 回合：10/200，奖励：10.00，Epislon: 0.062 回合：20/...
1.前言 1.1一直都觉得深度强化学习(DRL Deepein Reinforcement Learning)是一个很神奇的技术,利用奖励去(Reward)诱导神经网络(Neural network)学习参数,调整策略(Policy),使得智能体(Agent)做出适合当前局面(State)的动作(Action). 1.2技术很神奇,但是学起来还是有些难度的,就上面这句话,就包含了深度强化学习的5个基...