深度强化学习+DQN+Pytorch+CartPole-v0

DQN 强化学习 CartPole Pytorch

基于Pytorch实现的DQN算法，环境是基于CartPole-v0的。在这个程序中，复现了整个DQN算法，并且程序中的参数是调整过的，直接运行。 DQN算法的大体框架是传统强化学习中的Q-Learning，只不过是Q-learning的深度学习版本。DQN的改进主要有三个： 1. DQN的行为值函数利用神经网络逼近； 2. DQN维护一个回放缓冲区，将每次从环境中采样得到的四元组数据存储到回放缓冲区中，训练 Q 网络的时候再从回放缓冲区中随机采样若干数据来进行训练； 3. DQN使用目标网络，使得算法的训练更加稳定。

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