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深度强化学习入门,从零开始实现经典算法

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。

Deep Reinforcement LearningDQNSACPPOAtari游戏Github开源项目

深度强化学习:从零到英雄!

欢迎来到最实际的强化学习体验!

这是一个简短而实用的入门课程,介绍了基础和经典的深度强化学习算法。到课程结束时,你将从零开始编写算法如DQN、SAC、PPO,并且在高层次上理解它们背后的理论。

我们将能够训练一个AI来玩Atari游戏并登陆月球!

<div style="width: 25%"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/35dd4d3f/d3dd3587-b46c-4d60-aa4e-6eca708c81a6.gif"> </div>

环境设置

为了确保我们能够专注于学习,环境设置是有主见的😊。这里是设置步骤:

  • 安装 Miniconda<br> <small> 为什么选择conda?因为它是一个完整的环境管理器,而且我们可以选择Python的版本。 </small>

  • 检出这个Git仓库,并进入其文件夹。

  • 创建并激活drlzh虚拟环境:

    conda create --name drlzh python=3.11 conda activate drlzh
  • 安装 Poetry 并安装依赖项:<br> <small> 依赖项包括用于Atari的gymnasium[accept-rom-license]。确保在通过Poetry安装项目依赖项时接受许可协议。 </small>

    pip install poetry
    poetry install
    
  • 安装 Visual Studio Code

我如何开始?

在Visual Studio Code中打开此仓库文件夹 (确保保留.vscode文件夹以保持设置的一致性,如果使用Jupyter可能需要对代码和导入进行一些调整)。

在Visual Studio Code中打开第一个00_Intro.ipynb笔记本,并跟随课程进行!你的目标是在TODO部分编写代码并尝试算法!你甚至可能会遇到一些单元测试来验证你的实现!继续从一个笔记本移到下一个,如果你卡住了,可以随时检查/solution文件夹,其中提供了完整的代码。

对于一个深入和循序渐进的编码过程,请关注即将推出的YouTube视频!

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