强化学习 Q网络DQN-Cart pole游戏代码教程

本文介绍了如何应用强化学习中的DQN算法解决Cart Pole平衡问题。通过经验回放、固定Q目标等策略,实现智能体在游戏环境中的学习。详细讲解了模型构建、智能体学习函数、模型梯度更新以及训练验证过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,区别与监督学习和无监督学习,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action

In [ ]:

## 安装依赖
!pip install pygame
!pip install gym
!pip install atari_py
!pip install parl

In [12]:

import gym
import os
import random
import coll
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