《强化学习-原理与Python实现》的Pytorch实现。.zip

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强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它让智能体通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化预期的累积奖励。在本资源中，《强化学习-原理与Python实现》这本书的理论被转化为PyTorch的实现，PyTorch是深度学习领域广泛应用的开源库，以其动态计算图和易用性著称。在PyTorch中实现强化学习，通常涉及以下关键概念： 1. **环境（Environment）**: 这是智能体学习和采取行动的背景。在PyTorch中，可以使用`gym`库（Gym是OpenAI开发的一个用于强化学习的环境集合）来创建和模拟环境，例如经典的 Atari 游戏或CartPole平衡问题。 2. **状态（State）**: 智能体在每个时间步观察到的环境的描述。在PyTorch中，状态通常表示为张量，可以输入到神经网络进行处理。 3. **动作（Action）**: 智能体在每个时间步根据当前状态做出的决策。在PyTorch实现中，这可能涉及到选择概率最高的动作，或者使用策略网络来决定。 4. **奖励（Reward）**: 智能体执行动作后从环境中收到的反馈。奖励可以是正的、负的或零，指导智能体学习哪些行为是可取的。 5. **策略（Policy）**: 策略是智能体从状态到动作的映射，可以是确定性的或随机的。在PyTorch中，策略通常是神经网络，其输出为动作的概率分布。 6. **Q函数（Q-Function）**: Q函数估计了从当前状态开始，按照特定策略行动直到终止所能获得的期望回报。在DQN（Deep Q-Network）算法中，Q函数被参数化为一个深度神经网络。 7. **经验回放缓冲区（Experience Replay Buffer）**: 为了提高学习效率，强化学习算法会存储并随机采样过去的经历，以减少数据关联性。在PyTorch中，可以使用一个列表或优先级队列来实现这个缓冲区。 8. **目标网络（Target Network）**: 在DQN等算法中，目标网络用于计算Q值的目标，其权重周期性地更新为主网络的权重，以稳定学习过程。 9. **优化器（Optimizer）**: PyTorch提供了多种优化器，如Adam、SGD等，用于更新模型的参数以最小化损失函数。 10. **损失函数（Loss Function）**: 强化学习中的损失函数通常基于预测Q值与实际获得的奖励之间的差距，如均方误差。通过《强化学习-原理与Python实现》的PyTorch实现，读者将能够深入理解这些概念，并学习如何利用PyTorch构建和训练强化学习模型。具体的代码示例将涵盖如何初始化环境、定义模型结构、执行交互循环、存储和回放经验、以及训练和更新策略等核心步骤。这样的实践有助于将理论知识转化为实际技能，对于想要在强化学习领域深化研究的开发者来说非常宝贵。

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《强化学习-原理与Python实现》的Pytorch实现。.zip （11个子文件）

kwan1117

Chapter2-Markov决策过程

2.3-最优策略及其性质.ipynb 13KB

2.2-Bellman期望方程.ipynb 9KB

2.4-案例：悬崖寻路.ipynb 19KB

Chapter7-回合更新策略梯度方法

7.5-案例：车杆平衡.ipynb 19KB

Chapter1-初识强化学习

1.6-案例：基于Gym库的智能体-环境交互.ipynb 4KB

Chapter3-有模型数值迭代

3.5-案例：冰面滑行.ipynb 18KB

Chapter4-回合更新价值迭代

4.3-案例：21点游戏.ipynb 95KB

Chapter5-时序差分价值迭代

5.4-案例：出租车调度.ipynb 126KB

Chapter6-函数近似方法

6.5-案例：小车上山.ipynb 187KB

.gitignore 2KB

README.md 2KB

# RL-Python-Pytorch <br/> 《强化学习-原理与Python实现》原书使用```Numpy```、```Keras```和```Tensorflow```实现强化学习方法，见[rl-book](https://github.com/ZhiqingXiao/rl-book)。这里使用```Pytorch```将原书中深度强化学习方法实现一遍。 - [x] 1 - 初识强化学习 - [x] 2 - Markov决策过程 - [x] 3 - 有模型数值迭代 - [x] 4 - 回合更新价值迭代 - [x] 5 - 时序差分价值迭代 - [x] 6 - 函数近似方法 - [ ] 7 - 回合更新策略梯度方法 - [ ] 8 - 执行者/评论者方法 - [ ] 9 - 连续动作空间的确定性策略 - [ ] 10 - 综合案例：电动游戏 - [ ] 11 - 综合案例：棋盘游戏 - [ ] 12 - 综合案例：自动驾驶 <br/> --- <br/> ## 环境配置 | Package | Version | Installation | | ---------- | ------- | ------------------------------------------------------------ | | python | 3.8.6 | conda create --name rl python=3.8.6 | | numpy | 1.19.4 | pip install numpy==1.19.4 | | scipy | 1.5.4 | pip install scipy==1.5.4 | | pandas | 1.1.4 | pip install pandas==1.1.4 | | sympy | 1.7 | pip install sympy==1.7 | | gym | 0.17.3 | pip install gym==0.17.3 | | tqdm | 4.54.0 | pip install tqdm==4.54.0 | | matplotlib | 3.3.3 | pip install matplotlib==3.3.3 | | notebook | 6.1.5 | pip install notebook==6.1.5 | | pytorch | 1.7.0 | cpu：conda install pytorch\==1.7.0 cpuonly -c pytorch<br/>gpu：conda install pytorch\==1.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch |

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