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...
(1)这里定义了一个函数discounted_cumulative_sums,接受两个参数x和discount,该函数的作用是计算给定奖励序列x的折扣累计和,折扣因子discount是一个介于 0 和 1 之间的值,表示对未来奖励的折扣程度。 在强化学习中,折扣累计和是一个常用的概念,表示对未来奖励的折扣累加。 defdiscounted_cumulative_sums(x, discount)...
根据这个思想，我们构造如下的损失函数：loss= -log(prob)*vt 上式中log(prob)表示在状态 s 对所选...
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)) ...
1回答 OpenAI健身房cartpole-v0理解观察和动作关系 python、openai-gym 我对建模系统很感兴趣,这个系统可以使用openai健身房来制作一个模型,不仅表现良好,而且希望更好,而且不断改进,以收敛于最好的动作。 这就是我初始化env的方法env = gym.make("CartPole-v0")它返回一组信息;观察,奖励,完成和信息,信息...
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)...
针对用以评估反映动作价值的Q值的Critic网络,采用时序差分学习算法(Temporal-Difference Learning,TD learning)更新网络权重,目标函数是由奖励r_t和带折扣因子Q值项组成的函数,用以驱动更新向目标奖励方向进行,损失函数则是以网络权重ω为自变量、Q值与目标函数间的最小二乘函数。更新过程如图1所示。
环境：CartPole-v0，算法：DQN，设备：cpu 回合：10/200，奖励：10.00，Epislon: 0.062 回合：20/...
如下所示:Q(st,a)=rt+1+ϵ⋅maxa′Q(st+1,a′)。道理也很简单,在我假设使用贪心策略的情况下,当前的Q值,等于我执行了当前的行动之后,得到的奖励(第一项),加上未来最好行动的奖励(第二项)。乘以常数ϵ的目的是为了让函数收敛。通过收集小车获得的奖励,我就可以估算出当前的函数是什么。这个函数...
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 = ...