所有代码可见于:https://github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On 这里介绍最重要的几个组件: Env 代码使用了gym里的env环境,然而自定义的话也不难,只需实现下列: env.step(a): 执行输入的动作a 获取新状态下新的observation (在代码里observation
蘑菇书EasyRL (datawhalechina.github.io) DQN 算法 (boyuai.com) 最后,感谢您的观看,您的支持就是对我最大的鼓励! 【注:文章为本人原创,代码是RL有关书籍中的,CSDN上有一篇同样的文章为本人所写(名为:洛洛er),并非复制抄袭】
https://github.com/belowthetree/ReinforceLearning/tree/master/DQLearinggithub.com/belowthetree/ReinforceLearning/tree/master/DQLearing PolicyGradient https://github.com/belowthetree/ReinforceLearning/tree/master/PolicyGradientgithub.com/belowthetree/ReinforceLearning/tree/master/PolicyGradient发布...
代码:github.com/sourenaKhanz -- agent.py --- init:参数、模型、游戏初始化 --- remember:使用列表记住当前状态、动作、奖励、下一状态以及终端状态 --- train_long_memory:对环境执行动作 --- train_short_memory:对环境执行动作 --- get_action:随机选取动作或者根据当前状态预测值选取最优动作 -- game...
训练结果如图所示: 参考资料: 蘑菇书EasyRL (datawhalechina.github.io) DQN 算法 (boyuai.com)
0.01) #x的值设置为0.01 参考文献 xuehy/pytorch-maddpggithub.com/xuehy/pytorch-maddpg ...