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...
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...
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....
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...
在CartPole环境的情况下,您可以在此源代码中找到两个已注册的版本。如您所见,行50到65存在两个CartPole版本,标记为v0和v1,它们的区别在于参数max_episode_steps和reward_threshold: register( id='CartPole-v0', entry_point='gym.envs.classic_control:CartPoleEnv', max_episode_steps=200, reward_threshold=...
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。
env = gym.make('CartPole-v1') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) max_timestep =0ifos.path.exists("./save/dqn_batch_tf2_log.txt"):withopen("./save/dqn_batch_tf2_log.txt","r")asf: ...
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...
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。 我对Policy Gradient的理解及解决CartPole的方式如下:...
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: ...