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...
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,离散状态的动作转换在现实中是不太可能存在的,比如我们这节介绍的Cartpole环境(环境搭建我就不介绍了)。因为状态实在是太多了,使用Q表来...
3.CartPole QLearning代码实战 gym gym是OpenAI做的一个开源实验环境。内部集成了很多环境用以开展强化学习。首先介绍的就是我们的CartPole 将这一段代码复制到本地的Python环境,然后运行。 import gym env = gym.make('CartPole-v0') #创造一个游戏环境 state = env.reset() #刷新游戏环境 for t in range(...
## 3.CartPole QLearning代码实战 *gymgym是OpenAI做的一个开源实验环境。内部集成了很多环境用以开展强化学习。首先介绍的就是我们的CartPole 将这一段代码复制到本地的Python环境,然后运行。 import gym env = gym.make('CartPole-v0') #创造一个游戏环境 state = env.reset() #刷新游戏环境 for t in ran...
)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。
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...
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。
我们将训练DQN模型,使其能够在CartPole环境中学会保持平衡。 代码语言:python 代码运行次数:1 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as np # 初始化环境和DQN智能体 env = gym.make('CartPole-v1') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state...
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') ...