DQN using PyTorch和ML Agents:如何使用PyTorch和ML Agents环境实现基于矢量的DQN的简单示例 源码

使用PyTorch和Unity ML-Agent进行深度Q网络(DQN)强化学习 一个简单的示例,说明如何使用PyTorch和ML-Agents环境实现基于矢量的DQN。 深度强化学习(DRL)中的Udacity Danaodgree项目 该存储库包含以下与DQN相关的文件: dqn_agent.py-> dqn-agent实现 replay_memory.py-> dqn-agent的重播缓冲区实现 model.py->用于基于向量的DQN学习的示例PyTorch神经网络 train.py->初始化并实施DQN代理的训练过程。 test.py->测试受过训练的DQN代理 根据Udacit