这里最大的变化是Keras-RL2得到了更好的维护,并使用了Tensorflow 2.1.0。 不幸的是,该库没有文档,即使Keras-RL的文档也可以轻松地用于此fork。 3. OpenAI Baselines OpenAI Baselines是OpenAI的一组高质量RL算法实现,OpenAI是AI尤其是RL研究和开发的领先公司之一。 它的构想是使研究人员可以轻松地比较其RL算法,并...
我们将在这里使用Keras-rl库,它允许我们实现深度Q学习。 第一步:安装keras-rl库 从终端运行以下代码块: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.gitcd keras-rlpython setup.py install 第二步: 安装Cartpole环境的依赖项 假设你已安装pip,...
Keras提供了快速建立机器学习模型的构建模块。这就是为什么它被广泛用于像Kaggle的数据科学竞赛。 特点: 构建和训练深度学习模型的简单和用户友好界面 支持使用广泛的架构和优化器来构建和训练神经网络 包括一个强大的深度学习库和工具的生态系统,如Keras Tuner和KerasRL 可灵活地在多个后端运行,如TensorFlow、CNTK或Theano...
RL 平台用于在环境中模拟,构建,渲染和试验我们的 RL 算法。 有很多可用的 RL 平台,如以下各节所述。 OpenAI Gym 和 Universe OpenAI Gym 是用于构建,评估和比较 RL 算法的工具包。 它与在 TensorFlow,Theano,Keras 等任何框架中编写的算法兼容。 它很容易理解。 它不对智能体的结构做任何假设,并提供了所有 R...
keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') return model 步骤4:训练DQN模型 我们使用经验回放和目标网络来提高训练稳定性。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from collections import deque import random # 初始化环境和模型 env = FoodDeliveryEnv() input_dim = env.observation...
Keras API 易上手：提供高阶的 Keras API (tf.keras)，简化了模型构建过程，即使是初学者也能快速搭建复杂的神经网络。生态系统完善：TensorBoard 可视化工具、TensorFlow Serving 模型部署工具、TensorFlow Lite 移动端部署工具等，构建了完整的深度学习生态系统。跨平台和硬件支持：支持CPU、GPU、TPU等多种硬件平台，...
第一步:安装keras-rl库 从终端运行以下代码块: git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl python setup.py install 第二步: 安装Cartpole环境的依赖项 假设你已安装pip,你需要安装以下库: pip install h5py pip install gym ...
OpenAI Gym 是用于构建,评估和比较 RL 算法的工具包。 它与在 TensorFlow,Theano,Keras 等任何框架中编写的算法兼容。 它很容易理解。 它不对智能体的结构做任何假设,并提供了所有 RL 任务的接口。OpenAI Universe 是 OpenAI Gym 的扩展。 它提供了在各种简单到实时复杂环境中训练和评估智能体的能力。 它可以无...
掌握Python编程是成为AI高手的必要条件。 但学习是一个循序渐进的过程，仅仅掌握基础语法还远远不够。 冰冻三尺非一日之寒，功到自然成。 接下来，我们需要继续深入学习Python的常用库，例如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow/Keras 等，并逐步深入机器学习和深度学习的世界。学习编程最有效的...
Keras API 易上手:提供高阶的 Keras API (tf.keras),简化了模型构建过程,即使是初学者也能快速搭建复杂的神经网络。 生态系统完善:TensorBoard 可视化工具、TensorFlow Serving 模型部署工具、TensorFlow Lite 移动端部署工具等,构建了完整的深度学习生态系统。