基于DeepSeek框架的强化学习实践：深度Q网络与DQN智能体在CartPole环境的应用 PDF 下载

基于DeepSeek框架的强化学习实践：深度Q网络与DQN智能体在CartPole环境的应用 PDF 下载

转载自：http://www.python222.com/article/1116

相关截图：

主要内容：

DeepSeek 是一个用于强化学习的框架，结合了深度学习

和搜索算法，旨在提升智能体在复杂环境中的决策能力。

尽管“DeepSeek”并非广泛认可的开源框架，但我们可以

构建一个简化的示例，展示如何使用深度神经网络和强化

学习算法训练一个智能体在经典环境中进行决策。首先，

确保安装必要的库：

pip install tensorflow gym

下面是一个使用深度神经网络和 Q 学习算法训练智能体

在 CartPole 环境中的示例代码：

import gym

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

# 定义 Q 网络

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

# 定义 DQN 智能体

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)

IDEA永久激活