15、函数逼近与深度Q网络在强化学习中的应用

函数逼近与深度Q网络在强化学习中的应用

1. 函数逼近Q学习与经验回放

在学习阶段，从经验中随机采样一定数量的数据点用于训练学习模型。经验回放通过提供一组低相关性的样本，能够稳定训练过程，从而提高学习效率。

1.1 实现步骤

1. 导入必要模块并创建环境 ：

import gym
import torch
from linear_estimator import Estimator
from collections import deque
import random
env = gym.envs.make("MountainCar-v0")

2. 指定参数并创建估计器 ：

n_state = env.observation_space.shape[0]
n_action = env.action_space.n
n_feature = 200
lr = 0.03
estimator = Estimator(n_feature, n_state, n_action, lr)

3. 定义经验缓冲区 ：

memory = deque(maxlen=