深度强化学习中CartPole和LunarLander环境的应用及分析

内容概要：本文详细介绍了如何使用OpenAI Gym库中的CartPole和LunarLander环境来训练和评估深度强化学习算法，如DQN及其变体（Duelling DQN和Double DQN）。文档涵盖了环境安装、PyTorch的使用、损失函数的设计、目标网络的作用、不同超参数对算法性能的影响等方面，旨在提升读者对强化学习核心技术的理解。同时，通过具体实例演示了如何构建和优化强化学习模型，以及如何利用R100指标来评估模型表现。 适合人群：具备基本编程能力和机器学习基础知识的研发人员、学生及爱好者。 使用场景及目标：适用于希望通过实践加强对强化学习原理的认识和技术实现的同学，能够掌握如何搭建和调优强化学习系统，提高算法性能。 其他说明：文档提供了详细的代码样例和环境配置指导，方便读者快速上手。此外还推荐了一些辅助资源，便于进一步深入学习。