DQN-Atari:Atari pong的深度Q学习（DQN）实施-源码

DQN-雅达利 深度Q网络实现。 实施从论文《和得出。 结果 游戏视频-DQN Nature Paper 每集奖励 实施摘要 DQN自然架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：32个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：64个4×4步幅的滤镜 转换层3：64个3×3滤光片，步幅为1 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 DQN Neurips架构实施 输入：84×84×4图像（使用历史记录的最后4帧） 转换层1：16个8×8滤光片，步幅为4 转换层2：32个4×4步幅的滤镜 完全连接1：完全连接，由256个整流器单元组成 输出：完全连接的线性层，每个有效动作均具有单个输出。 其他参数 优化器：RMSProp 批量大小：32 电子贪婪：0.1 怎么跑 创建一个新环境 例子： conda