6. 代码 config_DQN.py: importosimporttorch#game_name = 'CartPole-v0'game_name='CartPole-v1'method_name='DQN'# == bufferbuffer_size=10000minimal_size=500batch_size=64# == modelhidden_dim=128device=torch.device("cuda")iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device("cpu")target_update=10e...
1) Qlearning --> DQN 对于离散状态空间,若智能体所处的状态成千上万,用Qlearning表格法存储状态很不实际,对于连续状态空间同理。 为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式,需要对值函数进行逼近,故出现了DQN算法。 2) DQN实现流程 s : 当前状态 a : 当前s下,智能体根据策略(eval_model)给出决策a...
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: 代码语言:javascript 复制 importgym from collectionsimportdequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,b...
我们将要实现的是最基本的DQN,也就是NIPS 13版本的DQN: 面对CartPole问题,我们进一步简化: 无需预处理Preprocessing。也就是直接获取观察Observation作为状态state输入。 只使用最基本的MLP神经网络,而不使用卷积神经网络。 3.1 编写主程序 按照至上而下的编程方式,我们先写主函数用来执行这个实验,然后再具体编写DQN算法...
下面以CartPole-v1 环境为例,来介绍 DQN 的实现 二、代码实现 1、经验回放池的实现 class ReplayBuffer: def __init__(self, capacity=10000): self.capacity = capacity self.buffer = [] self.position = 0 def push(self, state, action, reward, next_state, done): ...
使用深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent,让小火箭成功着陆。下面代码直接扔到jupyter notebook或CoLab上就能跑起来。
DQN代码实现 项目使用PyTorch深度学习框架，主程序循环执行400个episode，实现游戏控制效果显著。主循环中，首先环境重置，获得初始状态s，定义总奖励，然后每一步进行循环，显示游戏画面，根据初始状态s选择动作a，并获取反馈。修改或不修改奖励函数，加速摆杆训练。引入Experience Replay机制，收集序列传入记忆...
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: import gym from collections import dequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,batch_size=16,prints...
更改为PyTorch实现,并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1. 2|0代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(): print("===Game Start===") step = 0 max_...
DQN代码实现：在强化学习入门领域，OpenAI提供的gym库是一个广泛使用的第三方库。以CartPole游戏为例，使用pytorch框架实现DQN，首先设置超参数，配置环境。定义Net类，包含两个全连接层和relu激活函数，实现输入和输出的神经网络模型。DQN类围绕评估网络和目标网络展开，实现部分贪婪策略选择行动，存储经验，...