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One thought on “[原创] 强化学习(Reinforcement Learning)文章合集

  1. rlpyt確實有點復雜嘞。。。所以請問如果想換成非atari的環境到底該怎麼操作,可以出一篇例子嘛?非常感謝

    1. 非Atari环境是指其他的游戏环境,还是指非游戏的、自定义的、自己使用的业务场景的环境?
      如果是前者,我没试过,没法给例子。

      如果是后者,我有以下的步骤指南:
      (1)从example_1.py开始,这个例子使用了DQN,而且它的action space是离散的。最开始我还复制了example_1.py,并修改了必要的部分,以符合我的要求。
      (2) 你需要写自己的环境类GemHouEnv,它包含了特征提取的主要逻辑,和奖励函数,以及环境步进(在环境中前进),还有从环境中获取观测值的函数,以及重置环境的函数,这些你都可以参考atari_env.py来了解详情。
      (3)你需要写一个自己的GemHouDqnAgent类,详情可以参考类AtariDqnAgent。
      (4)你需要写自己的GemHouMixin类来定义传递给deep model的参数,详情可参考类AtariMixin。
      (5)需要自己写GemHouDqnModel类来定义神经网络,它输入一个vector,输出一个vector,详情参考AtariDqnModel。
      (6)至于GemHouDqnAgent中使用的DqnAgent类,完全不需要修改,和AtariDqnAgent一样。

      我认为主要工作是集中在GemHouEnv上,你不需要写算法代码(rlpyt已经提供了),你需要做的就是把我上面提到的代码编写出来,然后把它们整合成一个整体。
      另外,先从CPU的实现开始,因为GPU的实现似乎比较复杂,会引起更多的调试工作。

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