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deep_rl_pong_keras:深度强化学习策略梯度方法-乒乓球游戏-Keras
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2021-05-13
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深度强化学习指南(与Keras和OpenAi体育馆一起使用) 使用Keras和OpenAi体育馆进行深度强化学习策略梯度方法的分步教程。 在这个简短的项目中,我们将使用强化学习算法(策略梯度方法-REINFORCE)训练神经网络玩Pong游戏。 如果要运行它,则只需克隆存储库,然后打开钢筋_learning_pong_keras_policy_gradients.ipynb ,然后阅读并运行笔记本 我们训练了一个简单的200个隐藏的神经元网络和一个卷积模型。 简单网络的示例播放: 简单网络玩游戏的视频( ): 卷积网络玩游戏的视频( ): 考虑到有限的时间和出于学习目的,我并不是要寻找一个受过良好训练的代理,但我希望这个项目可以帮助人们熟悉rl算法和keras的基本过程。 上面的视频花了3天时间让代理在慢速的计算机上学习。 为了获得生产结果,需要更多的培训和调整,这不是我
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deep_rl_pong_keras-master
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trained_simple_network.mp4 267KB
trained_simple_model_3300.h5 4.9MB
trained_convolutional_network.mp4 175KB
README.md 2KB
simple_network.gif 209KB
trained_conv_model.h5 141KB
trained_simple_model_1550.h5 4.9MB
reinforcement_learning_pong_keras_policy_gradients.ipynb 141KB
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Mika.w
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