深度强化学习matlab

根据提供的引用内容，MATLAB深度学习工具箱提供了各种深度学习网络和算法，但是并没有提供深度强化学习算法。不过，MATLAB提供了强化学习工具箱，可以用于实现强化学习算法，包括深度强化学习。强化学习工具箱提供了各种强化学习算法，包括Q学习、深度Q学习、策略梯度等。此外，MATLAB还提供了各种示例和函数，可以帮助用户快速入门和实现强化学习算法。

以下是一个使用MATLAB实现深度强化学习的简单示例：

% 导入强化学习工具箱
addpath('toolbox_rl');

% 创建环境
env = rlPredefinedEnv('CartPole-Discrete');

% 创建深度神经网络
obsInfo = getObservationInfo(env);
actInfo = getActionInfo(env);
numObs = obsInfo.Dimension(1);
numAct = actInfo.Dimension(1);
layers = [
    imageInputLayer([numObs 1 1],'Normalization','none','Name','state')
    fullyConnectedLayer(24,'Name','CriticStateFC1')
    reluLayer('Name','CriticRelu1')
    fullyConnectedLayer(24,'Name','CriticStateFC2')
    reluLayer('Name','CriticCommonRelu')
    fullyConnectedLayer(numAct,Name','output')];
criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-3,'GradientThreshold',1);
critic = rlQValueRepresentation(layers,obsInfo,actInfo,'Observation',{'state'},criticOpts);

% 创建深度Q学习代理
agentOpts = rlDQNAgentOptions(...
    'SampleTime',env.Ts,...
    'TargetUpdateFrequency',1e-2,...
    'ExperienceBufferLength',1e6,...
    'DiscountFactor',0.99,...
    'MiniBatchSize',64);
agent = rlDQNAgent(critic,agentOpts);

% 训练代理
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes',500,...
    'MaxStepsPerEpisode',500,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');
trainingStats = train(agent,env,trainOpts);

% 测试代理
simOpts = rlSimulationOptions('MaxSteps',500);
experience = sim(env,agent,simOpts);