文件名称:
driver_critic:OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用深度确定性策略梯度算法-源码
开发工具:
文件大小: 377kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：司机批评家
OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用DDPG算法（深度确定性策略梯度）。
快速开始
依存关系：
健身房0.18.0
Tensorflow 2.4.0
Matplotlib 3.3.4
当前版本的CarRacing-v0存在内存错误。为了解决这个问题，我们需要从Gym GitHub手动下载最新的“ car_racing.py”脚本。
正在运行的应用程序：
执行“ main_loop.py”以训练新模型。按空格键观看进度
可以通过运行“ evaluate_loop.py”来检查最佳解决方案。
解决方案
DDPG由4个网络组成：
演员-玩游戏
评论家-评估演员
目标演员和目标评论家-产生学习目标值
参考： :
它旨在创建一个基类，它将成为每个连续动作任务的基础。通过继承基类，可以轻松实现更复杂的解决方案。 CarRacing-v0是一种计算机视
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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