唯一的区别似乎在于它们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示访问。CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500/475.0。乍一看,其余部分似乎完全相同。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) ...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...
action及相应的reward,这里state能观测到(其实是cartpole的api返回的),action通过上面的神经网络得到(上面的网络可以给它初始一个值,用来获得action的概率,再根据概率选择action),reward是cartpole的api反馈得到的,如果杆落下了,当步reward就是-1,杆没有落下,当步的reward就是1,这样就得到了一个链:s_{0},a_{0...
其中CartPole-v0中到达200个reward之后,游戏也会结束,而CartPole-v1中则为500。最大奖励(reward)阈值可通过前面介绍的注册表进行修改。 4. 爬山算法解决倒立摆问题 为了能够有效控制倒立摆首先应建立一个控制模型。明显的,这个控制模型的输入应该是当前倒立摆的状态(observation)而输出为对当前状态做出的决策动作(action)...
上一篇配置成功gym环境后,就可以利用该环境做强化学习仿真了。 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
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: ...
OpenAI健身房是一个用于强化学习算法测试和开发的开源平台,其中的cartpole-v0是其中一个经典的环境。在cartpole-v0环境中,有一个竖直放置的杆子(pole),杆子的一端固定在一个小车(cart)上。游戏的目标是通过控制小车的左右移动,使得杆子保持竖直不倒。
CartPole-v0 的意外观察空间Python 慕斯709654 2022-01-05 10:47:48 我对通过自省获得的观察空间感到惊讶CartPole-v0。根据官方文档,这是我应该得到的:但是,这是我得到的:print(env.observation_space.low)print(env.observation_space.high)#[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]#...
('CartPole-v1') env.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) class Policy(nn.Module): def __init__(self): super(Policy, self).__init__() self.affine1 = nn.Linear(4, 128) self.dropout = nn.Dropout(p=0.6) self.affine2 = nn.Linear(128, 2) self.saved_log_probs = []...