强化学习模仿写的一段自动打乒乓球可视化的实例，直接运行val.py可观察到可视化结果，另外附上训练好的.pth文件，方便看到每一步运行过程，运行时直接替换对应的pth文件即可。
2021-03-29 14:58:41
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Atari Pong中的深度强化学习算法
概括
此应用程序的目标是找出深度Q学习（DQN）在OpenAI环境中对Pong的Atari 1600游戏有多准确和有效。 在DQN之上，测试了对相同算法的其他改进，包括多步DQN，Double DQN和Dueling DQN。 从下图可以看出，基本DQN仅需玩约110场游戏即可达到类似于人的准确性，而经过300场游戏即可达到极高的准确性。 此项目中考虑的DQN改进版本显示出效率和准确性方面的一些改进。
基本DQN：第1集与第216集
环保环境
Atari 1600仿真器由OpenAI制作，您可以在59种不同的游戏上测试您的强化算法。 使用深度强化学习，因为输入是当前帧（210x160x3）的RGB图片。 由于RGB图片的计算量太大，因此变成了灰度。 接下来是将图像缩减采样并将其剪切到可播放区域，该区域的大小为84x84x1。
灰度，下采样和裁剪
2021-03-27 20:32:26
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