用ppo算法通关超级玛丽

最新推荐文章于 2025-05-26 15:53:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-26 15:53:52 发布 · 1.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #深度学习

感谢阅读

序言

为什么是ppo？

ppo算法作为强化学习领域out of art的算法，如果你要学习强化学习的话 ppo会是你最常用的算法。openai早已把ppo 作为自己的默认算法，所以我希望你能认真学完ppo算法并为自己所用。

强化学习是什么？

简单来说 强化学习是一类通过不断与环境交互来学习如何达到设定目标的一类算法，比如走迷宫，传统的运筹学算法往往是通过遍历所有的点来完成路径规划，而强化学习则是实现一个anget,让这个
agent自己去随机探索路线，在探索的过程中学习如何走的更远并最终走到终点，这就是强化学习的思想。

需要哪些库？

gym
gym_super_mario_bros
opencv-python
spinup
joblib

起航

准备工作

#导入实验需要的包
from nes_py.wrappers import JoypadSpace
import gym_super_mario_bros
from gym_super_mario_bros.actions import SIMPLE_MOVE
最低0.47元/天 解锁文章
基于云ModelArts的PPO算法玩“超级马里奥兄弟”【至简致远】
一键难忘的博客
06-07 1116
我们利用PPO算法来玩“Super Mario Bros”（超级马里奥兄弟）。目前来看，对于绝大部分关卡，智能体都可以在1500个episode内学会过关。PPO算法有两种主要形式：PPO-Penalty和PPO-Clip(PPO2)。在这里，我们讨论PPO-Clip（OpenAI使用的主要形式）。 PPO的主要特点如下： PPO属于on-policy算法 PPO同时适用于离散和连续的动作空间 损失函数 PPO-Clip算法最精髓的地方就是加入了一项比例用以描绘新老策略的差异,通过超参数ϵ限制策略的更新步长
用pytorch实现PPO算法
**My Coding Family**
10-23 1125
如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏。
利用PPO算法训练超级玛丽AI模型
YeJuliaLi的博客
02-14 1084
* 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47197403/article/details/140363138本文使用PPO增强学习策略，训练一个自动玩超级玛丽的AI模型。在进入主题之前，先介绍几个代码中会用到的python库。gym：openai开发的python库，提供了开发和比较增强学习算法的标准API。简单地说，这个库是一个游戏模拟器，可以通过API控制游戏如...
强化学习实战——超级马里奥兄弟（Pytorch）
最新发布
2301_80221427的博客
05-26 911
本人自动化专业，学习强化学习半年，想尝试做一个强化学习的实例，于是选择了super_mario_bros作为第一个demo。使用PPO算法玩“超级马里奥兄弟”-云社区-华为云张伟楠.《动手学强化学习》.人民邮电出版社,2022。动手学强化学习【强化学习玩超级马里奥【2022年3月最新】（学不会可以来打我）】强化学习玩超级马里奥【2022年3月最新】（学不会可以来打我）_哔哩哔哩_bilibili原本想直接运行别人的代码，但在实操过程中遇到诸多问题，特别是版本的不适配。
超级马里奥兄弟PPO-pytorch：超级马里奥兄弟的近距离策略优化（PPO）算法
02-05
[PYTORCH]玩超级马里奥兄弟的近战策略优化（PPO） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸张近端策略优化算法推出近端政策优化（PPO）算法。 说到性能，我经过PPO培训的代理可以完成29/32个级别，这比我一开始的预期要好得多。 供您参考，PPO是OpenAI提出的算法，用于训练OpenAI Five，这是第一款在电竞游戏中击败世界冠军的AI。 具体而言，OpenAI五人队在2018年8月派出了一支由MMR排名的脚轮和前职业球员组成的团队，在Dota 2玩家的99.95％中排名。 样品结果 动机 自从我发布我的A3C实现（ ）
机器学习：用ppo算法通关超级玛丽1
xatop的专栏
02-28 1771
ppo算法作为强化学习领域out of art的算法，如果你要学习强化学习的话 ppo会是你最常用的算法。openai早已把ppo 作为自己的默认算法，所以我希望你能认真学完ppo算法并为自己所用。
基于超级玛丽的PPO算法实现【TF 2.4】
gdhy9064的博客
01-05 1727
本文参考了目前已有的PPO算法在超级玛丽的pytorch实现，实现了tensorflow版本的PPO算法，并参照已有实现使用多进程收集训练数据，提高训练效率。
用PPO玩2048游戏--可以达到合成2048的目的
qq_40394402的博客
07-08 2762
通过PPO算法对2048游戏进行训练，可以得到很的效果，
超级马里奥兄弟的近距离策略优化（PPO）算法-Python开发
05-25
这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用近端策略优化算法论文中介绍的近端策略优化（PPO）算法。 [PYTORCH]用于玩超级马里奥兄弟的近战策略优化（PPO）简介这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用近端策略优化算法论文中介绍的近端策略优化（PPO）算法。 说到性能，我经过PPO培训的代理可以完成29/32个级别，这比我一开始的预期要好得多。 供您参考，PPO是OpenAI提出并使用的算法
强化学习训练营-Task1-实战PPO通关超级玛丽-20240507
u010503464的博客
05-07 350
ppo算法作为强化学习领域out of art的算法，如果你要学习强化学习的话 ppo会是你最常用的算法。openai早已把ppo 作为自己的默认算法，所以我希望你能认真学完ppo算法并为自己所用。
基于Pytorch实现的PPO强化学习模型，支持训练各种游戏，如超级马里奥，雪人兄弟，魂斗罗等等。.zip
05-11
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
(源码)基于PPO算法的迷宫求解器.zip
03-12
# 基于PPO算法的迷宫求解器 ## 项目简介 本项目是一个基于PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法的迷宫求解器。PPO是一种在深度强化学习中广泛使用的算法，旨在解决策略梯度方法中的样本效率和训练稳定性问题。项目通过PPO算法学习智能体如何在迷宫环境中导航，找到从起点到终点的路径。 ## 项目的主要特性和功能 1. PPO算法实现项目实现了PPO算法，用于解决连续和离散动作空间的强化学习问题。 2. 迷宫环境构建项目定义了一个迷宫环境，其中包含了起点、终点和墙壁等元素。 3. 状态评估与动作选择通过ActorCritic架构，项目实现了状态评估与动作选择功能。 4. 策略更新利用PPO的目标函数和截断策略比率，项目实现了策略更新机制，以确保学习过程的稳定性和效率。 5. 模型保存与加载项目支持训练过程中模型的保存和训练完成后的模型加载，以进行决策和展示。 ## 安装使用步骤
基于PPO的强化学习超级马里奥自动通关
yewanyuan的博客
06-15 2408
本文将基于强化学习中的PPO算法训练一个自动玩超级马里奥的智能体，用于强化学习的项目实践
强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现
wangaolong0427的博客
04-25 6395
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装库二、使用步骤总结 前言 我真的是醉了，刚开始无意间看到超级马里奥的强化学习，我就想学，然后。。。花了我零零散散一周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2.x的马里奥被我复现了。 一、安装库 之前学习的一直是Gym的环境，高级一点的游戏就是gym_super_mario.
基于云ModelArts的PPO算法玩“超级马里奥兄弟”【华为云至简致远】
KeJiGuaiKa的博客
08-02 468
我们利用PPO算法来玩“SuperMarioBros”（超级马里奥兄弟）。目前来看，对于绝大部分关卡，智能体都可以在1500个episode内学会过关。')elselocal_model.load_state_dict(global_model.state_dict())#加载网络参数\{}!#判断cuda是否可用else#创建环境#创建模型print('加载预训练模型')"obselseelse#环境重置#接收当前状态。...
基于DQN强化学习训练一个超级玛丽
abcdefg90876的博客
12-13 1414
Author：MyEncyclopediaFrom：MyEncyclopedia这一期，让我们通过代码来实现DQN 在任天堂经典的超级玛丽游戏中的自动通关吧。本系列将延续通过代码学Sut...
0基础强化学习实践之超级玛丽
baitianzi534011382的专栏
01-05 2165
感慨多年后回到csdn已经变成了算法开发者，这些年都经历了什么。 玛丽奥作为一代人的童年，陪伴了我们的成长。 如今随着深度强化学习等技术的发展，越来越多的游戏正在被AI征服，那么今天我们一起来从0开始，试着征服超级玛丽吧！ 0 安装超级玛丽游戏的python包，并用代码控制超级玛丽 安装超级玛丽软件包，gym_super_mario_bros这个包已经帮我们把游戏的rom封装好了常用的python接口: root# pip install gym gym_super_mario_bros 用python代
强化学习训练营-Task2-PPO算法环境配置-20240507
u010503464的博客
05-07 391
一个动作执行后，环境会返回四个变量（obj:新的状态（对照前面环境初始化的状态理解）、reward：指定该动作获得的奖励值（在游戏中的得分）、done:回合是否结束（你控制的小人是不是死了，对应回合结束）、info:额外信息（该游戏较简单，info为空））是{1，2，3，4，5，6，7，8}中的一个数字，表示世界 是{1，2，3，4}中的一个数字，表示一个世界中的阶段 是{0，1，2，3}中的一个数字，指定要使用的rom模式 0：标准ROM 1:降采样ROM 2：像素rom 3：矩形ROM。
掌握PPO算法：超级马里奥兄弟游戏的策略优化
文件名称"Super-mario-bros-PPO-pytorch-master"暗示了该压缩包是一个使用PyTorch框架实现的，针对超级马里奥兄弟游戏环境的PPO算法。文件名中的"master"可能表示这是一个主版本或主要分支。 综上所述，超级马里奥...
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值