这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下面四个: 由于要用qtable,但是状态量是连续的,所以我们要先对状态做离散化处理,对应state_dig函数。 然...
1. 深度学习估计状态动作价值函数:DQN利用Q-Learning算法思想,估计一个Q函数Q(s,a),表示在状态s下采取a动作得到的期望回报,估计该函数时利用深度学习的方法。 2. 经验回放:为了打破数据的相关性和提高样本效率,DQN引入了经验回放池。智能体在与环境交互时,会将每一个时间步的经验(s,a,r,s')存入回放池,每次...
深度Q网络:DQN项目实战CartPole-v0 摘要: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。 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...
optimizer=Adam(lr=self.learning_rate)) return model 输入是当前状态,输出动作(其实指的是Q值,只不过Q值是{Q[s,a1],[s,a2],[s,a3]...[s,ax]},根据最大值选择动作)。 训练: def replay(self, batch_size): minibatch = random.sample(self.memory, batch_size) for state, action, reward, next...
TARGET_REPLACE_ITER = 100 # 目标网络更新频率(固定不懂的Q网络) MEMORY_CAPACITY = 500 # 记忆库容量 # 和环境相关的参数 env = gym.make("CartPole-v1",render_mode="human").unwrapped # 使用gym库中的环境:CartPole,且打开封装(若想了解该环境,请自行百度) ...
CartPole-v1环境 结果展示 小结 §01算法思想 Actor-Critic算法分为两部分:actor和critic。actor的前身是policy gradient,可以较容易地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做此操作会因为空间过大而爆炸。因为Actor是基于回合更新的,所以学习效率比较慢。因此引入value-based的算法作为Critic,就...
Deep Q-Learning (DQN) DQN is a RL technique that is aimed at choosing the best action for given circumstances (observation). Each possible action for each possible observation has its Q value, where ‘Q’ stands for a quality of a given move. ...
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: ...
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: ...
LEARNING_RATE=0.001# 学习率 GAMMA=0.99# reward 的衰减因子,一般取 0.9 到 0.999 不等 Step4 搭建Model、Algorithm、Agent架构 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 classModel(parl.Model): def__init__(self, act_dim): hid1_size=128 ...