构建用于agent和target的网络架构(全连接或卷积或循环神经网络等) 开始构建DQN算法(初始化memory空间,定义损失函数和优化器,神经网络中的参数初始化;根据gym环境返回的状态信息选择动作,将得到的收益值和下一个状态的信息存储起来;对memory中的experiences进行采样,对agent网络参数进行更新,将agent网络输出的q值与目标值比...
Gym是OpenAI开发的通用强化学习算法测试平台,集成了众多仿真实验环境,开发者可以直接调用写好的环境,而不必考虑其中种种复杂逻辑,从而更加专注于算法本身。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") observation = env.reset() for _ in range(1000): env.render() action = env.action_space.sample() # ...
close(self):关闭环境,并清除内存。 以上代码首先导入gym库,第2行创建CartPole-v01环境,并在第3行重置环境状态。在 for 循环中进行1000个时间步长(*timestep)的控制,第5行刷新每个时间步长环境画面,第6行对当前环境状态采取一个随机动作(0或1),最后第7行循环结束后关闭仿真环境。 2、CartPole-v1 环境介绍 Car...
提升技巧Double DQN：解决高估动作值问题，通过两个网络分别选择动作和估计值，提高准确性。Dueling DQN：改进网络结构，分离状态值和优势函数，更高效地更新Q值。Prioritized Experience Replay：有重点地采样经验，根据TD error调整优先级。Pytorch实现需要配置gym和Pytorch环境，然后是详细步骤的代码实现，包括环...
安装基于OpenAI gym的超级玛丽环境执行下面的 pip 命令即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install gym-super-mario-bros 我们先来看一下游戏环境的输入和输出。下面代码采用随机的action来和游戏交互。有了组合游戏系列3: 井字棋、五子棋的OpenAI Gym GUI环境关于OpenAI Gym 的介绍,现...
env = gym.make('CartPole-v1') env.reset() #打印游戏 def show(): plt.imshow(env.render(mode='rgb_array')) plt.axis('off') plt.show() #show() 搭建环境后再创建两个神经网络,并且要让两个神经网络的参数一致,在后续的过程中,一个神经网络会延迟更新。这两个神经网络会以四个状态参数作为输入...
import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() # start here. for _ in range(1000): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random action Observations If we ever want to do better than take random actions at each step, it'd probably be good to actually...
在Gym工具包中,“Frozen Lake”游戏有两个版本:“FrozenLakeV0”和“FrozenLake8X8-V0”。 两个版本的不同点是前一个版本的游戏场景是“4X4”大小的,后者是“8X8”大小的,另外前一个版本可以选择“有风”或“无风”模式,后者只有默认的“有风”模式。
本实验中MountainCar环境将使用gym库实现,小车每次根据环境状态执行上述三种动作中的一种,若没有触发实验的终止条件,则小车每移动一次都会获得一个-1的奖励,DQN算法会将每一条经验,即st,at,rt,st+1s_{t}, a_{t}, r_{t}, s_{t+1}st,at,rt,st+1 存储在经验池中,再随机抽取一批数据,送进神经网络中...
最好是从解决来自OpenAI gym的 Frozen Lake 开始。 在冻湖环境里(最好能熟悉OpenAI的描述),智能体可处理16种状态,执行4个不同的动作(在一个状态中)。在这种情况下,我们的A(S,A)表的大小是16x4。 Frozen Lake 代码如下,你也可以点击此处查看~ https://gist.github.com/markusbuchholz/af4e5b5891de6d3cf...