import gym import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import random import pygame import sys from collections import deque # 定义DQN
原创
2024-05-21 12:50:33
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文章目录前言任务Replay MemoryQ-network输入提取training超参数和实用工具trainning loop前言本博文展示了
原创
2022-06-27 15:50:41
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本文介绍 PPO 这个 online RL 的经典算法，并在 CartPole-V0 上进行测试。由于 PPO 是源自 TPRO 的，因此也会在原理部分介绍 TPRO
原创
2023-10-16 14:25:46
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这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新
原创
2024-05-21 12:45:18
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/*---------------------------------------------------------
原创
2022-09-19 10:09:30
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最近有个项目用到了DQN，所以参考实现了DQN，并进行了一点小小的改动，这里把代码分享出来，方便大家使用到自己的项目中去。DQN.py。
原创
2022-09-25 00:04:38
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相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。
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2023-06-25 10:56:00
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的策略梯度方法，并在 CartPole-V0 上验证它们和无 baseline 的原始方法 REINFORCE & Actor-Critic 的优势
原创
2023-07-29 18:52:31
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如下图所示：CartPole游戏就是平衡木游戏：游戏中，智能体需要控制左或者右动作来维持平衡，当然，这个环境的观察是4个浮点数。
在本文中，我们简单介绍了交叉熵方法具体的训练流程，以及如何用交叉熵算法来实现CartPole智能体。下篇介绍Bellman方程，敬请期待。
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用su
原创
2024-05-21 12:44:27
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一直在看强化学习方面的内容，cartpole是最简单的入门实验环境，最原始的评判标准是连续100次episode的奖励均值在195以上即可认定是到达最优，说明此问题得以解决，（但是有很多的研究是没有采用这个条件的，也就是按照训练的次数固定，在一定的训练次数后看测试时的奖励均值和方差）。如果我们不按照这个评价标准来运行该环境的话，那么我们需要对gym中的某些原始设定进行修改。-----------
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2022-05-18 17:38:21
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强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，本实例使用 OpenAI Gym 库解决 CartPole 平衡问题。
import gym
import numpy as np
import time创建CartPole环境env = gym.make('CartPole-v1')初始化Q表state_space_size = env.observation_space.shape[0]
actio
我将文章发表在了古月居，一起来看看吧！戳这里
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2023-01-09 12:23:21
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cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
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2024-05-21 12:50:44
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RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得高分目录输出结果设计思路测试过程输出结果视频观看地址：强化学习—基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得高分设计思路测试过程Episode: 1 ~ 5 Average reward: 15.000000.Episode: 6 ~ 10 Average reward: 18.0000
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2022-04-22 16:53:56
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RL之PG：基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得高分目录输出结果设计思路测试过程输出结果视频观看地址：强化学习—基于TF利用策略梯度算法玩Cartpole游戏实现智能得高分设计思路测试过程Episode: 1 ~ 5 Average reward: 15.000000.Episode:...
原创
2021-06-15 21:26:21
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分别使用常规控制和强化学习方法解决cartpole swing-up问题使用常规方法控制使用强化学习来控制（重点说明）参考对于做从pole垂下自然状态，通过控制cart使pole竖直平衡（具
原创
2022-09-20 20:50:14
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强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
1、定义算法
相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。DQN主要改动的点有三个：
使用深度神经网络替代原来的Q表：这个很容易理解原因
使用了经验回放（Re
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2023-06-24 23:30:27
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代码：# -*- coding: utf-8 -*-
import random
import gym
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Ada
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2023-05-31 10:52:16
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