AI學會平衡棒 | Python | OpenAI Gym教學
目錄
表格:
- 導言
- 什麼是增強學習
- 增強學習的原理
- 建立增強學習遊戲的步驟
- 遊戲環境介紹
- 使用Python和JIM庫
- 模型訓練和運行
- 基本策略函數
- 測試增強學習模型
- 結論
增強學習:打造你自己的遊戲
在本視頻中,我將繼續我在機器學習播放列表中的內容,主要教你如何製作自己的增強學習遊戲。在開始之前,讓我們先回顧一下增強學習的概念。增強學習也被稱為基於獎勵的學習,當你的機器學習模型完成某些你想要的任務時,給予獎勵,並在它完成一些你不想要的任務時給予負面獎勵。例如,如果你正在下棋遊戲中,達到將死的狀態將被賦予非常高的獎勵,而其他狀態則賦予相對較低的獎勵。機器學習模型試圖找出導致更高獎勵的行動。這些獎勵由環境分配,例如在下棋遊戲的環境中,檢查達到將死的狀態被環境賦予更高的獎勵。環境中的某些狀態更具吸引力,而某些狀態則不具吸引力。因此,在創建機器學習遊戲或增強學習遊戲時,需要將某些狀態賦予更高的獎勵,而將其他狀態賦予較低的獎勵。現在,使用名為Jim的庫來模擬環境會讓這項任務變得更加容易。Jim庫是專為模擬增強學習模型而創建的工具包,包含了像平衡盤子和卡片遊戲等有趣的環境。卡片平衡遊戲是一個非常適合初學者的遊戲,我們可以在其中進行實踐。所以讓我們來創建一個虛擬的增強學習遊戲吧!
🎮
import gym
# 創建環境
env = gym.make('CartPole-v0')
# 重置環境
env.reset()
# 迭代 100 次
for episode in range(100):
# 存儲觀測值
observation = env.reset()
# 迭代 100 次
for t in range(100):
# 繪製環境到控制台
env.render()
# 隨機選擇行動
action = env.action_space.sample()
# 執行行動並觀測結果
observation, reward, done, info = env.step(action)
# 判斷遊戲是否結束
if done:
print(f"Episode {episode + 1} finished after {t + 1} timesteps")
break
# 關閉環境
env.close()
在這段代碼中,我們使用了OpenAI Gym庫的CartPole環境來創建一個平衡盤子的遊戲。在遊戲中,我們需要使盤子保持在垂直位置,並且當盤子的角度超出一定範圍時,遊戲將結束。代碼中的兩個迴圈分別用於迭代執行100個episode和每個episode中的100個時間步。我們使用env.reset()
函數重置環境,然後使用env.render()
函數將環境渲染到控制台上,使我們可以在遊戲運行期間觀察到遊戲畫面。我們還使用env.step()
函數來執行選擇的行動並觀測遊戲結果。如果遊戲已經結束,我們將輸出當前episode的總時間步。最後,我們使用env.close()
函數關閉環境。
這只是一個簡單的示例,展示了如何使用OpenAI Gym庫來建立一個增強學習遊戲。你可以根據自己的需要自定義並訓練更複雜的模型,並在不同的環境中進行增強學習。祝你好運!
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