cartpole

《PaddlePaddle从入门到炼丹》七——强化学习

我们这次玩的是一个CartPole-v1游戏，操作就是通过控制滑块的左右移动，不让竖着的柱子掉下来。利用强化学习的方法，不断自我学习，通过在玩游戏的过程中获取到奖励或者惩罚，学习到一个模型。
夜雨飘零1·2019-01-16 11:44

DQN解决cartpole原理

标签（）：机器学习文章目录@[toc]为什么需要DQNDQN与Q学习？DQN算法更新附录（莫凡代码）当学习状态空间很大，例如围棋的学习中，由于状态空间过大导致Q表远远超过内存，所以在复杂学习情况下Q表更新并不适用。取而代之的是用神经网络当做Q表使用，第一种神经网络是输入状态和动作，输出动作的评价值，第二种神经网络是输入状态输出所有动作和该动作的评价值，再从中选取评价高的动作进行决策。算法更新：Q(
蚍蜉_·2018-11-01 15:19

用一个小游戏入门深度强化学习

今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。
机器学习X计划·2018-10-05 08:00

使用Policy network和Value network实现CartPole

我们知道，著名的AlphaGo的基本组成是由策略网络（Policynetwork）估值网络（Valuenetwork），蒙特卡洛搜索树（MonteCarloTreeSearch）来共同完成，valuenetwork用于评估局面，policynetwork用于决策：而MonteCarloTreeSearch作为一种解决多轮序贯博弈问题的策略，我们会在今后进行研究，今天首先要做的是对两个网络进行基本地
碧影江白·2018-02-21 20:31

用tensorflow 创建一个基于策略网络的Agent来解决CartPole问题

所谓的策略网络，即建立一个神经网络模型，它可以通过观察环境状态，直接预测出目前最应该执行的策略（policy），执行这个策略可以获得最大的期望收益（包括现在的和未来的reward）。和之前的任务不同，在强化学习中可能没有绝对正确的学习目标，样本的feature和label也不在一一对应。我们的学习目标是期望价值，即当前获得的reward和未来潜在的可获取的reward。所以在策略网络中不只是使用当
河南骏·2018-01-17 10:01

价值网络和策略网络的简单融合

在alphazero和alphagozero中使用了比较新的策略,将价值网络和策略网络进行了融合,即同一个网络,产生两个不同的输出,让两个网络的权重进行共享,同时进行更新,为了加深理解,在最简单的游戏cartpole
跬步达千里·2017-12-07 15:05

OpenAI Gym3

观察（Observations）上篇博客介绍了使用OpenAIGym的CartPole（倒立摆）的demo，如果想要在每个步骤中做出比采取随机行动更好的行动，那么实际了解行动对环境的影响可能会很好。
duanyajun987·2017-11-22 22:50

深入浅出的强化学习笔记(二)——使用OpenAI Gym实现游戏AI

$pipinstallgym下面我们将尝试训练一个AI来帮我们完成一款游戏——CartPole-v0，从而掌握强化学习的一个重要分支——Q-learning。
烧煤的快感·2017-10-05 23:16

OpenAI Gym学习（三）：OpenAI Gym评估平台

OpenAIGym平台可以很方便的测试自己的强化学习的模型，记录自己算法在环境中的表现，以及拍摄自己算法学习的视频，如下所示：importgymfromgymimportwrappersenv=gym.make('CartPole-v0
huyuanda·2017-08-27 16:23

深度学习—策略网络

我们前面已经稍微地介绍了强化学习的内容，这一篇我们将简单地介绍一下使用TF和强化学习的方法解决CartPole问题。
longer_THU·2017-07-31 19:44

OpenAI Gym 关于CartPole的模拟退火解法

前言今天测试OpenAIGym，然后发现CartPole的最快实现快到离谱，使用SimulatedAnnealing，也就是SA模拟退火法。
songrotek·2016-05-03 21:00
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