1. Acerca del aprendizaje por refuerzo profundo
Si no comprende el proceso general del aprendizaje por refuerzo profundo, puede considerar consultar el enlace a continuación. Porque los ejemplos aquí implementan algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo sobre PyTorch.
Notas sobre aprendizaje automático: descripción general del algoritmo Deep Q-Learning Deep Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que utiliza una red neuronal profunda para aproximar la función Q y se utiliza para determinar la mejor acción a realizar en un estado determinado. La función Q representa la recompensa acumulativa esperada por realizar una acción específica en un estado específico y seguir una estrategia específica. En Q-Learning, la función Q se actualiza iterativamente a medida que el agente interactúa con el entorno. El Q-learning profundo se puede utilizar en una variedad de aplicaciones, como juegos, robótica y vehículos autónomos. El entorno Cartpole es uno de los problemas clásicos de aprendizaje por refuerzo más famosos (el "¡Hola mundo!" del aprendizaje por refuerzo). Un poste está sujeto a un carro que se mueve a lo largo de una vía sin fricción. El poste comienza en posición vertical y el objetivo es evitar que se vuelque controlando el carro. https://skydance.blog.csdn.net/article/details/133297677 Este enfoque implica la interacción entre dos componentes: el entorno (el juego en sí) y el agente (Snake). El agente recopila información sobre su estado actual y realiza acciones en consecuencia. El entorno premia o castiga al agente en función de las acciones realizadas. Con el tiempo, los agentes aprenden qué comportamientos