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Dqn Mountaincar V0 Zoo

由 Galeros 开发
这是一个基于深度Q网络(DQN)的强化学习智能体，专门用于解决MountainCar-v0环境中的任务。
物理学模型#深度Q学习#MountainCar控制#强化学习训练
下载量 16
发布时间 : 6/11/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型使用stable-baselines3库训练，能够在MountainCar-v0环境中学习有效的控制策略，使小车成功到达山顶。

模型特点

深度强化学习
使用深度神经网络作为函数逼近器，能够处理高维状态空间
稳定训练
通过经验回放和目标网络等技术确保训练过程的稳定性
高效学习
能够在有限的时间内学习到有效的控制策略

模型能力

解决连续控制问题
学习最优策略
适应动态环境

使用案例

教育演示
强化学习教学
用于展示深度强化学习算法在实际控制问题中的应用
学生可以直观理解DQN算法的工作原理
算法研究
强化学习算法比较
作为基准模型用于比较不同强化学习算法的性能
平均奖励达到-105.00 +/- 3.46