这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下面四个: 由于要用qtable,但是状态量是连续的,所以我们要先对状态做离散化处理,对应state_dig函数。 然...
我们将使用OpenAI Gym库来搭建训练环境。首先,安装必要的Python库: 代码语言:python 代码运行次数:20 运行 AI代码解释 pip install gym numpy tensorflow 3.1 创建环境 我们将使用经典的CartPole环境作为示例。智能体的任务是通过左右移动小车,保持杆子不倒。
极简Deep-Qlearning教程之cartpole(附Python代码解析) 在之前的专栏中极简Qlearning教程,我们介绍了强化学习中一种非常重要的方法Qlearning。总的来说,Qlearning简单就是一句话,让机器学习更新Q表,当Q表迭代完以后,输入某一种状态,得到各种动作的q值,取最高q值的动作,就是Q表的核心。 然而,像上篇文章中所介绍的,...
一共创建了3个.py文件和一个用于存放超参数的.yml文件,运行命令为: #开启训练cartpole1 python .\agent.py cartpole1 --train #测试cartpole1 python .\agent.py cartpole1 #开启训练flappybird1 python .\agent.py flappybird1 --train #测试flappybird1 python .\agent.py flappybird1 cartpole的训练结果:...
我们将使用OpenAI Gym库来搭建训练环境。首先,安装必要的Python库: pip install gym numpy tensorflow 3.1 创建环境 我们将使用经典的CartPole环境作为示例。智能体的任务是通过左右移动小车,保持杆子不倒。 importgym# 创建CartPole环境env = gym.make('CartPole-v1') ...
强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,区别与监督学习和无监督学习,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。
)defforward(self, state):returnself.fc(state)# 创建环境env = gym.make('CartPole-v0') state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n# 创建网络online_net = QNetwork(state_dim, action_dim) target_net = QNetwork(state_dim, action_dim) ...
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。
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。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...
强化学习经典算法Q-learning(DQN)从0开始搭建,并使用目标网络缓解高估问题。在(Cartpole-v0)摆车环境中应用,获得了不错的效果。欢迎fork及交流学习,谢谢~ 月光下的独孤亮 8枚 BML Codelab 2.2.2 Python3 初级强化学习 2021-12-26 16:45:22 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 1 2021-12-27 16:38:54...