polic游戏怎么玩
1、本文使用，强化学习算法玩游戏。前文我们已经介绍过-算法，它和是两种不同类型的强化学习算法，它们在目标、适用场景和基本原理等方面有一些显著的区别。
2、：主要用于解决连续动作空间的问题，其目标是学习一个确定性策略，能够映射状态到连续的动作空间。：用于解决离散动作空间的问题，其目标是学习一个值函数，估计每个状态-动作对的累积奖励。：适用于连续动作空间，因为它的输出是一个确定性的动作值。
3、：主要用于离散动作空间，因为它需要为每个动作输出一个值。：是一种基于策略梯度方法的算法，直接学习一个确定性的策略。：是一种基于值函数的算法，通过学习值函数来选择最优的动作。：借用了经验回放，来存储和重新使用先前的经验，提高样本的利用效率和算法的稳定性。
4、：也使用经验回放，它通过从过去的经验中随机抽样来训练神经网络，增强样本的独立性，提高算法的稳定性。：使用-架构，包括一个策略网络，和一个值函数网络。：使用单一的深度神经网络来估计值。
5、：除了本身的和模型，还引入了目标和目标，通过定期更新它们的参数，以稳定训练过程。：也使用了模型，通过定期更新目标网络的参数来提高算法的稳定性。经典的控制问题。这个问题很难使用-算法来解决，因为动作是连续的而不是离散的，也就是说，我们必须从-2到+2的无限动作中选择一个实数作为力矩来控制小棒的摆动，尽量保证小棒尽量一直保持竖直向上，这样可以持续得分，最后得分越高越好。
polic游戏怎么玩
1、的动作空间属于连续动作空间，动作空间大小1：大小范围是。的状态空间大小3，描述了钟摆的角度和角速度。：钟摆偏离竖直方向角度的值。
2、：钟摆偏离竖直方向角度的值。：钟摆的角角度。下面代码是模型的结构，主要是简单的非线性变化神经网络结构，需要注意的是我们需要最后一层的激活函数使用会使得输出的动作在，但是因为我们最后还要对模型输出结果缩放到，这可能会使梯度近乎减小为0，不利于求导和训练，所以我们使用函数初始化权重介于之间。
3、下面是模型的机构，神经网络结构也不复杂。需要注意的是，为什么中要接受，而不是像-中只接受一个输入呢。在连续动作空间中，动作可以是任意的实数值，而不是离散的动作空间。
4、这使得在计算值时面临一些挑战，因为无法简单地为每一个可能的动作都计算一个具体的值。模型的目标是估计的值，这个值表示。
5、这种设计允许模型更好地理解状态和动作之间的关系，从而更准确地指导生成策略，提高在连续动作空间中的强化学习性能。下面的代码中展示了，基于状态和随机噪声进行动作采样的过程。其中的_实现了一个-，过程的动作噪声生成器，通常用于强化学习中的连续动作空间问题。