Gymnasium学习笔记

1. Custom wrapper [doc]

1.1 reset()方法重写说明

重写函数模板:

    def reset(self, **kwargs):
        obs = super().reset(**kwargs)
        ...
        return obs

1.1.1 签名解释

Deepseek-r1-Cursor:
reset()方法的定义如下:

def reset(self, *, seed=None, options=None):
   ...

注意参数前的星号 * —— 这表示seedoptions必须是关键字参数,且不能传递任何位置参数。

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
《芋道开发指南文档-2023-10-27更新》是针对软件开发者和IT专业人士的一份详尽的资源集合,旨在提供最新的开发实践、范例代码和最佳策略。这份2023年10月27日更新的文档集,包含了丰富的模板和素材,帮助开发者在日常工作中提高效率,保证项目的顺利进行。 让我们深入探讨这份文档的可能内容。"芋道"可能是一个开源项目或一个专业的技术社区,其开发指南涵盖了多个方面,例如: 1. **编程语言指南**:可能包括Java、Python、JavaScript、C++等主流语言的编码规范、最佳实践以及常见问题的解决方案。 2. **框架与库的应用**:可能会讲解React、Vue、Angular等前端框架,以及Django、Spring Boot等后端框架的使用技巧和常见应用场景。 3. **数据库管理**:涵盖了SQL语言的基本操作,数据库设计原则,以及如何高效使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统。 4. **版本控制**:详细介绍了Git的工作流程,分支管理策略,以及与其他开发工具(如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA)的集成。 5. **持续集成与持续部署(CI/CD)**:包括Jenkins、Travis CI、GitHub Actions等工具的配置和使用,以实现自动化测试和部署。 6. **云服务与容器化**:可能涉及AWS、Azure、Google Cloud Platform等云计算平台的使用,以及Docker和Kubernetes的容器化部署实践。 7. **API设计与测试**:讲解RESTful API的设计原则,Swagger的使用,以及Postman等工具进行API测试的方法。 8. **安全性与隐私保护**:涵盖OAuth、JWT认证机制,HTTPS安全通信,以及防止SQL注入、
### 使用PyTorch进行深度强化学习模型训练 对于希望利用PyTorch来构建并训练深度强化学习(DRL)模型的学习者来说,存在多种资源可以提供帮助。Sebastian Raschka分享了一系列关于如何实现不同类型的深度学习模型的笔记,其中包括基于PyTorch框架下的实例[^1]。 #### 获取官方支持材料 PyTorch官方网站提供了丰富的文档和支持资料,其中包含了针对DRL的具体指南和案例研究。通过访问官网教程页面,能够找到由社区贡献以及官方维护的教学文章、代码样例等宝贵资源。 #### 利用开源项目库 GitHub上托管着许多专注于DRL领域的高质量开源项目。例如,在`WangRongsheng/awesome-LLM-resources`这个仓库里不仅收集了大量的大型语言模型(LLMs),同时也整理了一些优秀的DRL相关链接与工具介绍[^3]。这为初学者快速入门提供了极大的便利。 #### 实践操作建议 为了更好地理解和掌握使用PyTorch开发DRL应用的技术细节,推荐尝试运行现有的公开代码片段,并在此基础上逐步调整参数设置或改进算法逻辑。当遇到感兴趣的Torch或PyTorch中的优秀代码时,不妨大胆安装测试,以此加深理解[^2]。 ```python import torch from torch import nn, optim import gymnasium as gym class PolicyNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(PolicyNetwork, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_size, output_size), nn.Softmax(dim=-1)) def forward(self, x): return self.fc(x) env = gym.make('CartPole-v1') policy_net = PolicyNetwork(env.observation_space.shape[0], 128, env.action_space.n) optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=1e-3) def select_action(state): state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0) probs = policy_net(state) action = probs.multinomial(num_samples=1) return action.item() for episode in range(100): # 这只是一个简单的例子循环 observation, info = env.reset() total_reward = 0 while True: action = select_action(observation) next_observation, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action) # 更新策略网络... if terminated or truncated: break observation = next_observation total_reward += reward print(f'Episode {episode} finished after {total_reward:.2f}') ```
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