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基于DeepSeek框架的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)踐：深度Q網(wǎng)絡(luò)與DQN智能體在CartPole環(huán)境的應(yīng)用 PDF 下載
轉(zhuǎn)載自：http://www.python222.com/article/1116
相關(guān)截圖：
 主要內(nèi)容：
DeepSeek 是一個(gè)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架，結(jié)合了深度學(xué)習(xí)
和搜索算法，旨在提升智能體在復(fù)雜環(huán)境中的決策能力。
盡管“DeepSeek”并非廣泛認(rèn)可的開(kāi)源框架，但我們可以
構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)化的示例，展示如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化
學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練一個(gè)智能體在經(jīng)典環(huán)境中進(jìn)行決策。 首先，
確保安裝必要的庫(kù)：
pip install tensorflow gym
下面是一個(gè)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 Q 學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練智能體
在 CartPole 環(huán)境中的示例代碼：
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定義 Q 網(wǎng)絡(luò)
def build_q_network(state_shape, action_shape):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(128, input_shape=state_shape, activa
tion='relu'),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(action_shape, activation='linear')
])return model
# 定義 DQN 智能體
class DQNAgent:
def __init__(self, state_shape, action_shape):
self.q_network = build_q_network(state_shape, act
ion_shape)
self.target_network = build_q_network(state_shape,
action_shape)
self.target_network.set_weights(self.q_network.ge
t_weights())
self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learnin
g_rate=0.001)
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