ngophuongminhgiang
New member
#củng cố học tập #Thông minh-tác nhân #Programming #máy học
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động của mình.Kiểu học tập này rất phù hợp cho các vấn đề trong đó môi trường phức tạp và không có cách nào rõ ràng để xác định mục tiêu.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách lập trình một tác nhân thông minh với việc học củng cố bằng ngôn ngữ lập trình Python.Chúng tôi sẽ sử dụng môi trường tập thể dục Openai, nơi cung cấp một số môi trường mô phỏng có thể được sử dụng để học củng cố.
## 1. Thiết lập môi trường
Bước đầu tiên là thiết lập môi trường.Chúng tôi sẽ sử dụng môi trường cartpole, đây là một môi trường đơn giản trong đó một cột được gắn vào xe đẩy.Mục tiêu của tác nhân là giữ cho cực cân bằng bằng cách di chuyển xe đẩy trái hoặc phải.
Để thiết lập môi trường, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập phòng tập thể dục
Env = Gym.Make ('Cartpole-V0'))
`` `
Mã này tạo ra một thể hiện của môi trường cartpole.Hàm `make ()` lấy tên của môi trường làm đối số.
## 2. Xác định tác nhân
Bước tiếp theo là xác định tác nhân.Đại lý là một chương trình phần mềm học cách tương tác với môi trường.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng một tác nhân đơn giản sử dụng mạng thần kinh để thể hiện chính sách của nó.
Chính sách này là một chức năng ánh xạ từ trạng thái của môi trường sang một hành động.Trong môi trường cartpole, trạng thái của môi trường được thể hiện bằng vị trí và vận tốc của xe đẩy và góc của cực.Hành động là để di chuyển giỏ hàng bên trái hoặc phải.
Để xác định tác nhân, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu ngọn đuốc
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Nhập ngọn đuốc.
Đại lý lớp (nn.module):
def __init __ (self, state_size, action_size):
Siêu (đại lý, tự) .__ init __ ()
self.fc1 = nn.linear (state_size, 128)
self.fc2 = nn.linear (128, action_size)
forw forward (tự, trạng thái):
x = self.fc1 (trạng thái)
x = ngọn đuốc.relu (x)
x = self.fc2 (x)
trả lại x
Tác nhân = Đại lý (4, 2)
`` `
Mã này xác định một tác nhân có hai lớp ẩn.Lớp ẩn đầu tiên có 128 đơn vị và lớp ẩn thứ hai có 2 đơn vị.Đầu ra của lớp ẩn thứ hai là một vectơ có kích thước 2, đại diện cho xác suất thực hiện mỗi hành động.
## 3. Đào tạo đại lý
Bước tiếp theo là đào tạo đại lý.Chúng tôi sẽ sử dụng thuật toán sau để đào tạo đại lý:
1. Khởi tạo trọng số của mạng lưới thần kinh của tác nhân.
2. Đặt lại môi trường.
3. Nhận trạng thái ban đầu của môi trường.
4. Trong khi tập phim chưa kết thúc:
* Thực hiện một hành động dựa trên chính sách của đại lý.
* Quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
* Cập nhật mạng lưới thần kinh của tác nhân bằng phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
5. Lặp lại các bước 2-4 cho đến khi tác nhân đạt đến mức hiệu suất mong muốn.
Để đào tạo đại lý, chúng tôi có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Def Train (env, đại lý, num_episodes):
cho tập trong phạm vi (num_episodes):
# Đặt lại môi trường
state = env.reset ()
# Khởi tạo phần thưởng
Phần thưởng = 0
# Trong khi tập phim chưa kết thúc
Trong khi đúng:
# Thực hiện một hành động dựa trên chính sách của đại lý
Action = Agent (State) .argmax (DIM = 1)
# Quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo
next_state, phần thưởng, xong, _ = env.step (hành động)
# Cập nhật
=======================================
#reinforcement-learning #Intelligent-agent #Programming #machine-learning #artificial-intelligence ## Programming Intelligent Agent with Reinforcement Learning
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards or punishments for its actions. This type of learning is well-suited for problems where the environment is complex and there is no clear way to define the goal.
In this tutorial, we will show you how to program an intelligent agent with reinforcement learning using the Python programming language. We will use the OpenAI Gym environment, which provides a number of simulated environments that can be used for reinforcement learning.
## 1. Setting up the Environment
The first step is to set up the environment. We will use the CartPole environment, which is a simple environment where a pole is attached to a cart. The goal of the agent is to keep the pole balanced by moving the cart left or right.
To set up the environment, we can use the following code:
```python
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
```
This code creates an instance of the CartPole environment. The `make()` function takes the name of the environment as an argument.
## 2. Defining the Agent
The next step is to define the agent. The agent is a software program that learns how to interact with the environment. In this tutorial, we will use a simple agent that uses a neural network to represent its policy.
The policy is a function that maps from the state of the environment to an action. In the CartPole environment, the state of the environment is represented by the position and velocity of the cart and the angle of the pole. The action is either to move the cart left or right.
To define the agent, we can use the following code:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Agent(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size):
super(Agent, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_size, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, action_size)
def forward(self, state):
x = self.fc1(state)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
agent = Agent(4, 2)
```
This code defines an agent with two hidden layers. The first hidden layer has 128 units and the second hidden layer has 2 units. The output of the second hidden layer is a vector of size 2, which represents the probability of taking each action.
## 3. Training the Agent
The next step is to train the agent. We will use the following algorithm to train the agent:
1. Initialize the weights of the agent's neural network.
2. Reset the environment.
3. Get the initial state of the environment.
4. While the episode is not over:
* Take an action based on the agent's policy.
* Observe the reward and the next state.
* Update the agent's neural network using the reward and the next state.
5. Repeat steps 2-4 until the agent has reached the desired level of performance.
To train the agent, we can use the following code:
```python
def train(env, agent, num_episodes):
for episode in range(num_episodes):
# Reset the environment
state = env.reset()
# Initialize the reward
reward = 0
# While the episode is not over
while True:
# Take an action based on the agent's policy
action = agent(state).argmax(dim=1)
# Observe the reward and the next state
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# Update the
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng hoặc hình phạt cho hành động của mình.Kiểu học tập này rất phù hợp cho các vấn đề trong đó môi trường phức tạp và không có cách nào rõ ràng để xác định mục tiêu.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách lập trình một tác nhân thông minh với việc học củng cố bằng ngôn ngữ lập trình Python.Chúng tôi sẽ sử dụng môi trường tập thể dục Openai, nơi cung cấp một số môi trường mô phỏng có thể được sử dụng để học củng cố.
## 1. Thiết lập môi trường
Bước đầu tiên là thiết lập môi trường.Chúng tôi sẽ sử dụng môi trường cartpole, đây là một môi trường đơn giản trong đó một cột được gắn vào xe đẩy.Mục tiêu của tác nhân là giữ cho cực cân bằng bằng cách di chuyển xe đẩy trái hoặc phải.
Để thiết lập môi trường, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập phòng tập thể dục
Env = Gym.Make ('Cartpole-V0'))
`` `
Mã này tạo ra một thể hiện của môi trường cartpole.Hàm `make ()` lấy tên của môi trường làm đối số.
## 2. Xác định tác nhân
Bước tiếp theo là xác định tác nhân.Đại lý là một chương trình phần mềm học cách tương tác với môi trường.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng một tác nhân đơn giản sử dụng mạng thần kinh để thể hiện chính sách của nó.
Chính sách này là một chức năng ánh xạ từ trạng thái của môi trường sang một hành động.Trong môi trường cartpole, trạng thái của môi trường được thể hiện bằng vị trí và vận tốc của xe đẩy và góc của cực.Hành động là để di chuyển giỏ hàng bên trái hoặc phải.
Để xác định tác nhân, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
nhập khẩu ngọn đuốc
Nhập ngọn đuốc.nn dưới dạng nn
Nhập ngọn đuốc.
Đại lý lớp (nn.module):
def __init __ (self, state_size, action_size):
Siêu (đại lý, tự) .__ init __ ()
self.fc1 = nn.linear (state_size, 128)
self.fc2 = nn.linear (128, action_size)
forw forward (tự, trạng thái):
x = self.fc1 (trạng thái)
x = ngọn đuốc.relu (x)
x = self.fc2 (x)
trả lại x
Tác nhân = Đại lý (4, 2)
`` `
Mã này xác định một tác nhân có hai lớp ẩn.Lớp ẩn đầu tiên có 128 đơn vị và lớp ẩn thứ hai có 2 đơn vị.Đầu ra của lớp ẩn thứ hai là một vectơ có kích thước 2, đại diện cho xác suất thực hiện mỗi hành động.
## 3. Đào tạo đại lý
Bước tiếp theo là đào tạo đại lý.Chúng tôi sẽ sử dụng thuật toán sau để đào tạo đại lý:
1. Khởi tạo trọng số của mạng lưới thần kinh của tác nhân.
2. Đặt lại môi trường.
3. Nhận trạng thái ban đầu của môi trường.
4. Trong khi tập phim chưa kết thúc:
* Thực hiện một hành động dựa trên chính sách của đại lý.
* Quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
* Cập nhật mạng lưới thần kinh của tác nhân bằng phần thưởng và trạng thái tiếp theo.
5. Lặp lại các bước 2-4 cho đến khi tác nhân đạt đến mức hiệu suất mong muốn.
Để đào tạo đại lý, chúng tôi có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Def Train (env, đại lý, num_episodes):
cho tập trong phạm vi (num_episodes):
# Đặt lại môi trường
state = env.reset ()
# Khởi tạo phần thưởng
Phần thưởng = 0
# Trong khi tập phim chưa kết thúc
Trong khi đúng:
# Thực hiện một hành động dựa trên chính sách của đại lý
Action = Agent (State) .argmax (DIM = 1)
# Quan sát phần thưởng và trạng thái tiếp theo
next_state, phần thưởng, xong, _ = env.step (hành động)
# Cập nhật
=======================================
#reinforcement-learning #Intelligent-agent #Programming #machine-learning #artificial-intelligence ## Programming Intelligent Agent with Reinforcement Learning
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards or punishments for its actions. This type of learning is well-suited for problems where the environment is complex and there is no clear way to define the goal.
In this tutorial, we will show you how to program an intelligent agent with reinforcement learning using the Python programming language. We will use the OpenAI Gym environment, which provides a number of simulated environments that can be used for reinforcement learning.
## 1. Setting up the Environment
The first step is to set up the environment. We will use the CartPole environment, which is a simple environment where a pole is attached to a cart. The goal of the agent is to keep the pole balanced by moving the cart left or right.
To set up the environment, we can use the following code:
```python
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
```
This code creates an instance of the CartPole environment. The `make()` function takes the name of the environment as an argument.
## 2. Defining the Agent
The next step is to define the agent. The agent is a software program that learns how to interact with the environment. In this tutorial, we will use a simple agent that uses a neural network to represent its policy.
The policy is a function that maps from the state of the environment to an action. In the CartPole environment, the state of the environment is represented by the position and velocity of the cart and the angle of the pole. The action is either to move the cart left or right.
To define the agent, we can use the following code:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Agent(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size):
super(Agent, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_size, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, action_size)
def forward(self, state):
x = self.fc1(state)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
agent = Agent(4, 2)
```
This code defines an agent with two hidden layers. The first hidden layer has 128 units and the second hidden layer has 2 units. The output of the second hidden layer is a vector of size 2, which represents the probability of taking each action.
## 3. Training the Agent
The next step is to train the agent. We will use the following algorithm to train the agent:
1. Initialize the weights of the agent's neural network.
2. Reset the environment.
3. Get the initial state of the environment.
4. While the episode is not over:
* Take an action based on the agent's policy.
* Observe the reward and the next state.
* Update the agent's neural network using the reward and the next state.
5. Repeat steps 2-4 until the agent has reached the desired level of performance.
To train the agent, we can use the following code:
```python
def train(env, agent, num_episodes):
for episode in range(num_episodes):
# Reset the environment
state = env.reset()
# Initialize the reward
reward = 0
# While the episode is not over
while True:
# Take an action based on the agent's policy
action = agent(state).argmax(dim=1)
# Observe the reward and the next state
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# Update the
