CartPole v0: openai/gym CartPole-v0 A pole is attached by an un-actuated joint to a cart, which moves along a frictionless track. The system is controlled by applying a force of +1 or -1 to the cart. The pendulum starts upright, and the goal is to prevent it from falling over. ...
from rl.agents.dqn import DQNAgent from rl.policy import EpsGreedyQPolicy from rl.memory import SequentialMemory 之后,设置相关参数: ENV_NAME = 'CartPole-v0' # Get the environment and extract the number of actions available in the Cartpole problem env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(12...
OpenAI Gym服务:提供一个站点和API(比如经典控制问题:CartPole-v0),允许用户对他们的测试结果进行比较。 简单来说OpenAI Gym提供了许多问题和环境(或游戏)的接口,而用户无需过多了解游戏的内部实现,通过简单地调用就可以用来测试和仿真。接下来以经典控制问题CartPole-v0为例,简单了解一下Gym的特点,以下代码来自OpenA...
三、CartPole例子 这个游戏的目的是让小车尽量不偏离中心以及棍子尽量垂直,我们可以看下面的示例图,经过训练后小车就会尽量呆在中间棍子也基本保持垂直。 image 主循环 我们还是采用DQN的方式来实现RL,完整代码最后会给我的github链接。 importgymfromRL_brainimportDeepQNetwork env=gym.make('CartPole-v0')#定义使用g...
OpenAI Gym仿真环境介绍 CartPole-v0/1原理与功能 爬山算法解决倒立摆问题 1. 前言 自从AlphaGo的横空出世之后,整个工业界都为之振奋,也确定了强化学习在人工智能领域的重要地位,越来越多的人加入到强化学习的研究和学习中。强化学习(Reinforcement learning, RL)是机器学习的一个子领域,在智能控制机器人及分析预测等...
Python OpenAI Gym 中级教程:深入强化学习算法 OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,提供了多个环境,包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法,包括深度 Q 网络(Deep Q Network, DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)。
2$ pip install gym[all]34# python3.5,复制下面 5$ pip3 install gym[all] 三、CartPole例子 这个游戏的目的是让小车尽量不偏离中心以及棍子尽量垂直,我们可以看下面的示例图,经过训练后小车就会尽量呆在中间棍子也基本保持垂直。 主循环 我们还是采用DQN的方式来实现RL,完整代码最后会给我的github链接。
这实际上是 DeepMind 发明的深度学习的「不可思议的技巧」之一,它用于在 DQN 算法中获得收敛。如果使用单个模型,它可以(通常会)在简单的环境(如 CartPole)中收敛。但是,在这些更为复杂的环境中并不收敛的原因在于我们如何对模型进行训练:如前所述,我们正在对模型进行「即时」训练。
这实际上是 DeepMind 发明的深度学习的「不可思议的技巧」之一,它用于在 DQN 算法中获得收敛。如果使用单个模型,它可以(通常会)在简单的环境(如 CartPole)中收敛。但是,在这些更为复杂的环境中并不收敛的原因在于我们如何对模型进行训练:如前所述,我们正在对模型进行「即时」训练。
在深度Q学习中,我们使用神经网络来近似Q值函数。状态作为输入,所有可能动作的Q值作为输出生成。Q-Learning和深度Q-Learning之间的比较如下: 那么,使用深度Q学习网络(DQNs)强化学习的步骤是什么? 所有过去的经验都由用户存储在内存中。 下一步动作由Q网络的最大输出决定。