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如何使用Python實現(xiàn)CartPole游戲_python_腳本之家

在深度強化學(xué)習(xí)內(nèi)容的介紹中,提出了CartPole游戲進行深度強化學(xué)習(xí),現(xiàn)在提供一種用Python簡單實現(xiàn)Cart Pole游戲的方法。 1. 游戲介紹 CartPole 游戲是一個經(jīng)典的強化學(xué)習(xí)問題,其中有一個小車(cart)和一個桿(pole)。 目標(biāo)是通過移動小車來保持桿的平衡,使其盡可能長時間地保持直立。 這個問題常常用來測試強化學(xué)習(xí)算法的
www.dbjr.com.cn/python/3239349...htm 2025-6-12

Python游戲開發(fā)之Pygame使用的最全教程分享_python_腳本之家

Pygame庫是Python中一個專為游戲開發(fā)設(shè)計的庫,它提供了大量的功能來幫助開發(fā)者創(chuàng)建各種2D游戲。 一、Pygame:Python中的游戲開發(fā)利器 Pygame是一個開源的Python庫,主要用于2D游戲的開發(fā)。Pygame提供了一套豐富的功能,如圖像渲染、聲音播放、鍵盤和鼠標(biāo)操作、像素操作、碰撞檢測等等,這些功能讓游戲開發(fā)更加簡單。 Pygame的...
www.dbjr.com.cn/python/2854319...htm 2025-6-12

使用50行Python代碼從零開始實現(xiàn)一個AI平衡小游戲_python_腳本之家

1 importgymimport numpy as npenv=gym.make('CartPole-v1') 接下來,我們定義一個名為“play”的函數(shù),為該函數(shù)提供一個環(huán)境和一個策略數(shù)組,在環(huán)境中計算策略數(shù)組并返回分?jǐn)?shù),以及每個時步的游戲快照(用于觀察)。我們將使用分?jǐn)?shù)來判斷策略的效果以及查看每個時步的游戲快照來判斷策略的表現(xiàn)。這樣我們就可以測試不同...
www.dbjr.com.cn/article/1511...htm 2025-6-14

導(dǎo)入tensorflow:ImportError: libcublas.so.9.0 報錯_python_腳本之家

錯誤:ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 問題:找不到cuda9.0的版本。 出現(xiàn)該錯誤的主要原因:cuda未安裝或者cuda的版本有問題 這個錯誤在安裝tensorflow時經(jīng)常會出現(xiàn),但是在官方的常見問題中沒有提到, 如果你使用下面的方法沒有解決的話,可以在評論中留言。
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-30

TensorFlow2.0深度強化學(xué)習(xí)指南 中文完整版PDF 電子書 下載-腳本之家

《TensorFlow2.0深度強化學(xué)習(xí)指南》將通過實施AdvantageActor-Critic(演員-評論家,A2C)代理來解決經(jīng)典的CartPole-v0環(huán)境,通過深度強化學(xué)習(xí)(DRL)展示即將推出的TensorFlow2.0特性。雖然我們的目標(biāo)是展示TensorFlow2.0,但我將盡最大努力讓DRL的講解更加平易近人,包括對該領(lǐng)域的簡要概述。本文主要介紹了如何用深度強化學(xué)習(xí)來展示...
www.dbjr.com.cn/books/7624...html 2025-6-11

Python pygame 動畫游戲循環(huán)游戲時鐘實現(xiàn)原理_python_腳本之家

案例演示:本案例將在游戲循環(huán)外部創(chuàng)建時鐘對象,在游戲循環(huán)內(nèi)部創(chuàng)建tick方法,就可以來指定循環(huán)內(nèi)部的代碼執(zhí)行的頻率。 具體代碼演示如下所示:游戲循環(huán)內(nèi)部的代碼,每秒重復(fù)循環(huán)60次就可以,就在游戲初始化的時候,創(chuàng)建游戲時鐘對象。 然后,在游戲循環(huán)中,通過時鐘對象調(diào)用tick的方法,就可以輕松的指定,游戲循環(huán)內(nèi)部的代碼每秒...
www.dbjr.com.cn/article/2593...htm 2025-6-15

通過CartPole游戲詳解PPO 優(yōu)化過程_python_腳本之家

首先,使用 gy m庫中的 CartPole-v0 環(huán)境創(chuàng)建一個環(huán)境實例 env 。然后,定義了兩個變量,分別表示觀測空間的維度 observation_dimensions 和動作空間的大小 num_actions,這些信息都可以從 env 中獲取。接著,定義了一個 Buffer 類的實例,用于存儲每個時間步的觀測、動作、獎勵、下一個觀測和 done 信號,以便后面的...
www.dbjr.com.cn/article/2808...htm 2025-5-31

PyTorch策略梯度算法詳情_python_腳本之家

本節(jié)中,我們使用策略梯度算法解決 CartPole 問題。雖然在這個簡單問題中,使用隨機搜索策略和爬山算法就足夠了。但是,我們可以使用這個簡單問題來更專注的學(xué)習(xí)策略梯度算法,并在之后的學(xué)習(xí)中使用此算法解決更加復(fù)雜的問題。1. 策略梯度算法策略梯度算法通過記錄回合中的所有時間步并基于回合結(jié)束時與這些時間步相關(guān)聯(lián)的獎勵...
www.dbjr.com.cn/article/2556...htm 2025-6-3

使用actor-critic方法來控制CartPole-V0 游戲詳解_python_腳本之家

(3)創(chuàng)建 CartPole-v0 環(huán)境,并設(shè)置種子。 (4)定義一個非常小的值 eps ,表示的機器兩個不同的數(shù)字之間的最小差值,用于檢驗數(shù)值穩(wěn)定性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import gym # 導(dǎo)入Gym庫,用于開發(fā)和比較強化學(xué)習(xí)算法 import numpy as np # 導(dǎo)入NumPy庫,用于進行科學(xué)計算 import tensorflow as tf #...
www.dbjr.com.cn/article/2808...htm 2025-6-15

深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN(Deep Q-Network)強化學(xué)習(xí)的原理與實戰(zhàn)_python_腳本之家

深度Q學(xué)習(xí)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合,解決了傳統(tǒng)Q學(xué)習(xí)在高維狀態(tài)空間下的局限性,通過經(jīng)驗回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),DQN能夠在復(fù)雜環(huán)境中學(xué)習(xí)有效的策略,本文通過CartPole環(huán)境的完整實現(xiàn),展示了DQN的核心思想和實現(xiàn)細(xì)節(jié)+ 目錄 DQN(Deep Q-Network)是一種基于深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的算法,由DeepMind提出,用于解決離散動作...
www.dbjr.com.cn/python/339025f...htm 2025-6-9