【Python】Q-Learning处理CartPole-v1 上一篇配置成功gym环境后,就可以利用该环境做强化学习仿真了。 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...
建议本地运行。 CartPole游戏比较有名,大多数强化学习入门教材都会使用这个例子。 文章后面有完整源代码。 01 具体操作步骤 1.1 gym使用 import gym import matplotlib.pyplotas plt from PIL import Image env = gym.make('CartPole-v1') env.reset() image_append = [] for _ in range(100): # (400, 6...
3.CartPole QLearning代码实战 效果展示 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 强化学习导论 1. RL基本概念引入 2. Qlearning讲解 3. CartPole Qlearning代码实战 强化学习是机器学习中很火热的一个领域。相比于传统的监督学习、无监督学习,其是一种独特的学习范式。RL在游戏AI中的应用已经相...
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...
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~ - 飞桨AI Studio
CartPole问题示意图 Cart Pole即车杆游戏,游戏模型如上图所示。游戏里面有一个小车,上有竖着一根杆子,每次重置后的初始状态会有所不同。由于重力的存在,小车需要左右移动来保持杆子竖直,为了保证游戏继续进行需要满足以下两个条件: 杆子倾斜的角度
本教程演示如何使用PyTorch在 OpenAI Gym 的手推车连杆(CartPole-v0)任务 上训练深度Q-学习的智能体(Deep Q Learning(DQN)agent)。 任务(Task) 智能体(agent)必须在两个动作(action)之间做出决定——向左或向右移动手推车(cart)——这样连在手推车上的杆子(pole)就可以保持直立。 你可以在 Gym 网站 上找到一...
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 第三步:开始吧! 首先,我们导入必需的模块: import numpy as np import gym from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten ...
CartPole FrozenLake 参考资料 强化学习 强化学习通常包括两个实体agent和environment。两个实体的交互如下,在environment的statestst下,agent采取actionata...
用gym.make创建两个CartPole-v1环境实例。一个用于训练（env_train），另一个用于显示（env_display）...