CartPole-v1解决 DreamFcm 人实现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...
我对Policy Gradient的理解及解决CartPole的方式如下: 理解Policy Gradient 我认为Policy Gradient是在做这样一件事情:优化遇到状态(state)时的动作(action)选择方式,即Policy。 具体到CartPole这个任务中,首先我想解释一下这个Policy到底是什么: 遇到了一个state(这个state有4个参数,分别表示Cart Position、Cart Velocity、...
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...
negative_reward= -10.0positive_reward= 10.0x_bound= 1.0gamma= 0.9batch_size= 64capacity= 1000buffer=[] env= gym.make('CartPole-v1') state_space_num=env.observation_space.shape[0] action_space_dim=env.action_space.n q_net= Net(state_space_num, 256, action_space_dim) target_q_net= ...
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。
问OpenAI健身房环境'CartPole-v0‘与'CartPole-v1’的差异ENOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法...
env = gym.make('CartPole-v0') # 输入维度为4(车位置, 车速, 杆角度, 杆速度),输出维度为2(向左概率和向右概率),隐藏层为100个神经元 STATE_DIM, ACTION_DIM = 4, 2 model = models.Sequential([ layers.Dense(100, input_dim=STATE_DIM, activation='relu', name = "input1"), layers.Dropout...
问OpenAI健身房环境'CartPole-v0‘与'CartPole-v1’的差异ENOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法...
摘要:OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,本文主要介绍Gym仿真环境的功能和工具包的使用方法,并详细介绍其中的经典控制问题中的倒立摆(CartPole-v0/1)问题。最后针对倒立摆问题如何建立控制模型并采用爬山算法优化进行了介绍,并给出了相应的完整python代码示例和解释。要点如下: ...
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) N_state = env.observation_space.shape[0] # 特征数 N_action = env.action_space.n class Net(nn.Module): ...