和上一篇文章TensorFlow 2.0 (六) - 监督学习玩转 OpenAI gym game一样,我们先介绍几个比较关键的概念,以及这几个概念在这个游戏中的具体含义。 如果200回合还没到达山顶,说明游戏失败,-200是最低分。每个回合得-1,分数越高,说明尝试回合数越少,意味着越早地到达山顶。比如得分-100分,表示仅经过了100回合就到...
本文实验中倒立摆模型使用的是 OpenAI Gym 库中的 Cart Pole,相关信息如下: 状态集为 \left(x,v,\theta,\omega\right),对应倒立摆的(位置,速度,角度,角速度)。 动作集为 \left(0,1\right),对应倒立摆(向左移动,向右移动)。 同时,在一般的 Q-Learning 基础上采取了以下技巧,来加速训练过程,并提高 Agent ...
强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)的基本思想正源于此,即希望智能体基于与环境的交互,学习到能够取得最大化预期利益的行为。强化学习近年来蓬勃发展,具有非常高的科研价值和广泛的应用前景,下面是OpenAI公司做的三个在不同场景下的强化学习算法应用,分别是2019年3月份在Dota游戏中战胜了世界冠军团队OG的OpenAI Five...
2. Taxi-v3 Env 为了使本文具有实际具体的意义,特意选择了一个简单而基本的环境,可以让大家充分欣赏Q-learning算法的优雅。我们选择的环境是OpenAI Gym的Taxi-v3,该环境简单明了,是强化学习RL领域的优秀入门样例。实际上Taxi-v3由一个grid map组成,如下图示: 其中,该环境下的agent是一名出租车司机,他必须接客户(...
一、Q-Learning之路 二、为什么要做“深度”Q-Learning? 三、Deep Q-Learning的简介 四、与深度学习相比,深度强化学习面临的挑战 4.1 目标网络 4.2 经验回放 五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境,Qlearning实在是太弱了,需要足够简单的环境才行,因此本项目写了一个环境,大家感兴趣的话可以看一下,一般环境接口最关键的部分即使reset和step。 代码语言...
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好找到Qlearning能学出来的环境,Qlearning实在是太弱了,需要足够简单的环境才行,因此本项目写了一个环境,大家感兴趣的话可以看一下,一般环境接口最关键的部分即使reset和step。
Q-Learning算法通过迭代更新Q值来逼近最优动作价值函数。实际应用中，我们通常会使用ε-greedy策略来平衡探索与利用，以便在学习过程中发现最优策略。2. Q-Learning算法流程 以下是Q-Learning算法的基本步骤：3. 优缺点 优点：缺点：4. 游戏 FrozenLake-v1（gymnasium）是一个基于OpenAI Gym的强化学习环境...
4. Deep Q-Learning实例 下面我们用一个具体的例子来演示DQN的应用。这里使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。CartPole-v0游戏的介绍参见这里。它比较简单,基本要求就是控制下面的cart移动使连接在上面的pole保持垂直不倒。这个任务只有两个离散动作,要么向左用力,要么向右用力。而state状态就是这...
这次介绍的是强化学习 Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 ...