1 首先,先初始化两个网络QA和QB,以及一个状态s。 2 通过一个循环,用QA和QB交替进行估值计算和动作输出,把状态s分别输入QA和QB,必然会得到两个网络分别输出的动作a,并且会根据各自的动作迁移到各自的状态s′,得到各自的奖励值r。 3 接下来,随机选择网络QA或者QB(应该以等同概率选择),对其进行更新。如果选...
1 首先我们需要知道DQN网络的输入和输出，DQN网络的输入是环境的状态（State），输出是所有可能动作的Q(...
Breakout是一款经典的雅达利游戏,也就是我们所熟知的“打砖块”。玩家需要左右移动在屏幕下方的短平板子将一颗不断弹跳的小球反弹回屏幕上方,使其将一块块矩形砖块组成的六行砖块墙面打碎,并防止小球从屏幕底部掉落。在Atari 2600版本的Breakout中,玩家共有5次小球掉落
我们也提供了训练的智能体,运行方式如下: python -m baselines.deepq.experiments.atari.download_model --blob model-atari-prior-duel-breakout-1 --model-dir /tmp/modelspython -m baselines.deepq.experiments.atari.enjoy --model-dir /tmp/models/model-atari-prior-duel-breakout-1 --env Breakout --due...
在游戏开始时按FIRE。有些游戏(包括Pong和Breakout)要求用户按下FIRE按钮才能启动游戏。否则,环境将成为POMDP,因为从观察的角度来看,智能体无法知道是否已按下FIRE。 将每帧从具有三个彩色帧的210×160图像缩小到84×84单色图像。可以采用不同的方法。例如,DeepMind的论文将这种转换描述为从YCbCr颜色空间获取Y颜色通道...
答:打砖块游戏名为BreakoutNoFrameskip-v4,下面将使用该游戏进行训练,训练好的效果视频已上传至项目文件夹下,文件名为“My-Breakout-267.66.avi”,平均回报为267.66。In [ ] env_name = 'BreakoutNoFrameskip-v4' env = gym.make(env_name) env = AtariPreprocessing(env) action_dim = env.action_space.n...
# In case of BreakoutDeterministic-v3, always skip 4 frames # Deterministic-v4 version use 4 actions env = gym.make('BreakoutDeterministic-v4') agent = DQNAgent(action_size=3) scores, episodes, global_step = [], [], 0 for e in range(EPISODES): done = False ...
:person_running: [强化学习]在Atari Breakout游戏上执行的Deep Q Network(DQN),决斗DQN和Double DQN的张量流实现 安装 键入以下命令以安装OpenAI Gym Atari环境。 $ pip3 install opencv-python gym gym[atari] 如果您在安装时遇到任何问题,请参考。 如何 请不要修改test.py , environment.py , agent_dir/agen...
ale.loadROM(atari_py.get_game_path("breakout")) 设置环境的随机种子: ale.setInt('random_seed', args.seed) 设置游戏一个episode内最多的帧数,这里的episode是指多个lives条件下的整个episode。 ale.setInt('max_num_frames_per_episode',args.max_episode_length) ...
python main.py --env_name=Breakout-v0 --is_train=True 1. 配置成功, 并且可运行。 --- 更新说明: 由于这个代码的环境太过陈旧,已经难以找到对应的环境,于是将其打包上传到网盘(Ubuntu环境下的anaconda运行环境): linux系统下anaconda下的配置:(将网盘文件解压后放到anaconda安装文件夹下的envs文件夹下即可...