深度强化学习python

时间: 2023-07-14 08:56:31 浏览: 66
深度强化学习是一种结合深度学习和强化学习的方法,用于解决复杂的决策问题。在Python中,有许多流行的深度强化学习库可供使用,如TensorFlow、PyTorch、Keras等。以下是一些深度强化学习Python教程和资源: 1. Deep Reinforcement Learning (DRL) Tutorials with PyTorch: 这是一个基于PyTorch的深度强化学习教程系列,从基础的Q学习和DQN算法到更高级的Actor-Critic和A3C算法都有覆盖。 2. TensorFlow的官方教程:TensorFlow提供了深度强化学习的官方教程,包括DQN、A3C和PPO等算法。 3. OpenAI Gym:OpenAI Gym是一个开源的强化学习平台,提供了多种强化学习环境和算法,可以用Python进行交互。 4. Reinforcement Learning in Python:这是一个由Udemy提供的深度强化学习课程,涵盖了从基础到高级算法的全面介绍。 5. Deep Reinforcement Learning by Berkeley:这是一个深度强化学习的课程,由加州大学伯克利分校提供,包括视频讲座、课件和编程作业。 希望这些资源可以帮助你开始入门深度强化学习,并在Python中应用它。
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深度强化学习 python实现

深度强化学习是一种机器学习方法,它结合了深度学习和强化学习的思想。Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和人工智能领域的编程语言,通过Python可以方便地实现深度强化学习算法。 在Python中,我们可以使用一些强化学习框架来实现深度强化学习算法,例如OpenAI Gym和TensorFlow等。OpenAI Gym提供了一系列强化学习环境,可以用于训练和评估深度强化学习模型。而TensorFlow是一个用于构建和训练深度学习模型的开源框架,可以用于构建深度神经网络模型。 具体实现深度强化学习的步骤如下: 1. 定义强化学习环境:选择一个合适的强化学习环境,例如CartPole(倒立摆)或Atari游戏等。通过OpenAI Gym可以直接获取这些环境。 2. 构建深度神经网络模型:使用TensorFlow构建一个深度神经网络模型,可以选择CNN、RNN或者一些常用的强化学习模型,如Deep Q Network(DQN)。 3. 实现策略选择算法:通过定义一个策略选择算法(如ε-贪心策略、Softmax策略等)来选择下一步的动作,可以使用Python语言实现。 4. 实现经验回放:深度强化学习使用经验回放技术来保存训练数据并进行重复学习,可以使用Python中的列表或者其他数据结构来实现经验回放。 5. 进行训练和优化:使用训练数据对深度神经网络进行训练,并通过调整参数和优化算法来提高模型的性能。 6. 模型评估和应用:对训练好的模型进行评估,测试其在强化学习环境中的表现,并根据需求进行应用。 总之,通过Python可以方便地实现深度强化学习算法,利用OpenAI Gym和TensorFlow等框架来构建强化学习环境和深度神经网络模型,通过编写Python代码来实现策略选择、经验回放等算法,以实现深度强化学习的应用和优化。

深度强化学习代码python

以下是一个简单的深度强化学习代码示例,使用Python编写,使用了Keras和CSDN Gym: ```python import gym import random import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam env = gym.make('CartPole-v1') env.reset() goal_steps = 500 score_requirement = 60 initial_games = 10000 def model_data_preparation(): training_data = [] accepted_scores = [] for game_index in range(initial_games): score = 0 game_memory = [] previous_observation = [] for step_index in range(goal_steps): action = random.randrange(0,2) observation, reward, done, info = env.step(action) if len(previous_observation) > 0: game_memory.append([previous_observation, action]) previous_observation = observation score += reward if done: break if score >= score_requirement: accepted_scores.append(score) for data in game_memory: if data[1] == 1: output = [0,1] elif data[1] == 0: output = [1,0] training_data.append([data[0], output]) env.reset() print(accepted_scores) return training_data def build_model(input_size, output_size): model = Sequential() model.add(Dense(128, input_dim=input_size, activation='relu')) model.add(Dense(52, activation='relu')) model.add(Dense(output_size, activation='linear')) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam()) return model def train_model(training_data): X = np.array([i[0] for i in training_data]).reshape(-1,len(training_data[0][0])) y = np.array([i[1] for i in training_data]).reshape(-1,len(training_data[0][1])) model = build_model(input_size=len(X[0]), output_size=len(y[0])) model.fit(X, y, epochs=10) return model training_data = model_data_preparation() trained_model = train_model(training_data) scores = [] choices = [] for each_game in range(100): score = 0 game_memory = [] prev_obs = [] env.reset() for _ in range(goal_steps): env.render() if len(prev_obs)==0: action = random.randrange(0,2) else: action = np.argmax(trained_model.predict(prev_obs.reshape(-1,len(prev_obs)))[0]) choices.append(action) new_observation, reward, done, info = env.step(action) prev_obs = new_observation game_memory.append([new_observation, action]) score+=reward if done: break scores.append(score) print(scores) print('Average Score:',sum(scores)/len(scores)) print('Choice 1:{} Choice 0:{}'.format(choices.count(1)/len(choices),choices.count(0)/len(choices))) ``` 这个代码使用CartPole-v1环境,目标是使杆子不掉下来。它使用了一个神经网络,通过学习之前的游戏来预测下一个动作。最后,代码输出了模型在100个游戏中的平均得分和选择每个动作的频率。

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