CartPole-v0是OpenAI Gym中的一个经典强化学习环境,用于训练倒立摆的控制算法。它的意外观察空间是一个四维向量,包含了摆杆的角度、摆杆的角速度、小车的位置和小车的速度。 1. 概念:...
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。 在这个环境中,观察(observation)是指代理程序(agent)从环境...
环境：CartPole-v0，算法：DQN，设备：cpu 回合：10/200，奖励：10.00，Epislon: 0.062 回合：20/...
parser.add_argument('--algo_name',default='DQN',type=str,help="name of algorithm") parser.add_argument('--env_name',default='CartPole-v0',type=str,help="name of environment") parser.add_argument('--train_eps',default=200,type=int,help="episodes of training") # 训练的回合数 parser....
而pytorch今年更新了一个大版本,更到0.4了,很多老代码都不兼容了,于是基于最新版重写了一下 CartPole-v0这个环境的DQN代码。 对代码进行了简化,网上其他很多代码不是太老就是太乱; 增加了一个动态绘图函数; 这次改动可以很快就达到200步,不过后期不稳定,还需要详细调整下 探索-利用困境。 CartPole-v0环境: Gym...
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) 我希望有人能够为我描述一下具体的区别,或者给我推荐一个能够做到这一点的网站。非常...
Policy Gradient CartPole-v0 这是我使用Policy Gradient来解决CartPole-v0任务的一个总结,参考了莫烦博客,Andrej Karpathy博客及其翻译版,建议先看懂Andrej Kapathy的博客中关于Policy Gradient的讲解,再结合莫烦博客里的内容自己实现一遍,我的代码基本都是看得莫烦博客里写的。
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: ...
deep-reinforcement-learningrainbowdoomdqnsarsaa3cddqnddpg-algorithmppoa2cprioritized-experience-replaycartpole-v0noisy-networkssoft-actor-critichalf-cheetahkungfumaster-v0ant-v2reinforce-algorithm UpdatedApr 24, 2021 Jupyter Notebook robertjankowski/ga-openai-gym ...
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:使用深度神经网络替代原来的Q表:这个很容易理解原...