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python人工智能 RL PyTorch 强化学习: 用 PyTorch 实现一个 RL 强化学习 任务,代码方案分享1(图文详解)

AIGC Micheal 7个月前 (12-28) 156次浏览 已收录 扫描二维码
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python人工智能 RL PyTorch 强化学习: 用 PyTorch 实现一个 RL 强化学习 任务,代码方案分享

1. 程序背景与用途

本程序旨在使用强化学习技术训练一个智能体(agent)来玩一个简单的游戏。智能体需要通过与环境的交互学习到最优策略,以最大化累积奖励。这个示例中我们将使用经典的强化学习算法 Q-learning 来实现。

2. 代码结构

我们将代码拆分为以下几个部分:

2.1 引入依赖库

首先,我们需要引入 PyTorch 和其他必要的依赖库。

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2.2 定义游戏环境

接下来,我们定义游戏环境。在这个示例中,我们使用一个简单的网格世界作为游戏环境。游戏环境由状态空间、动作空间和奖励函数组成。

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