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...
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): def __init__(self): super(Net,self).__init__()...
x=torch.relu(self.linear2(x)) x=self.linear3(x)returnxif__name__=='__main__': 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=en...
程序主要的流程为: forepisodeinrange(args.episodes):total_reward,loss=0,0s=env.reset()whileTrue:ifis_render:env.render()a=agent.choose_action(s)s_,r,done,_=env.step(a)total_reward+=ragent.store(s,a,r,s_,done)ifagent.memory_count>args.batch_size:agent.learn()update_count+=1agent....
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...
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...
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...
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...
CartPole-v1解决 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败的,测试后...
强化学习玩CartPole-v1 1.DQN训练过程 2.Double DQN(DDQN)训练过程 3.DuelDQN训练过程 4.DuelDDQN训练过程