Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

Установка необходимых библиотек

Для начала нужно установить OpenAI Gym и PyTorch, если они еще не установлены:

```bash

pip install gym torch

```

Пример кода

```python

import gym

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

import numpy as np

from collections import deque, namedtuple

import random

# Определение архитектуры нейронной сети

class DQN(nn.Module):

def __init__(self, state_size, action_size):

super(DQN, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(state_size, 24)

self.fc2 = nn.Linear(24, 24)

self.fc3 = nn.Linear(24, action_size)

def forward(self, x):

x = torch.relu(self.fc1(x))

x = torch.relu(self.fc2(x))

return self.fc3(x)

# Параметры обучения

env = gym.make('CartPole-v1')

state_size = env.observation_space.shape[0]

action_size = env.action_space.n

batch_size = 64

gamma = 0.99 # Коэффициент дисконтирования

epsilon = 1.0 # Вероятность случайного действия

epsilon_min = 0.01

epsilon_decay = 0.995

learning_rate = 0.001

target_update = 10 # Как часто обновлять целевую сеть

memory_size = 10000

num_episodes = 1000

# Определение памяти для опыта

Transition = namedtuple('Transition', ('state', 'action', 'next_state', 'reward'))

memory = deque(maxlen=memory_size)

# Инициализация сети и оптимизатора

policy_net = DQN(state_size, action_size)

target_net = DQN(state_size, action_size)

target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict())

target_net.eval()

optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=learning_rate)

# Функция для выбора действия

def select_action(state, epsilon):

if random.random() < epsilon:

return env.action_space.sample()

else:

with torch.no_grad():

return policy_net(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)).argmax().item()

# Функция для обновления памяти

def store_transition(state, action, next_state, reward):

memory.append(Transition(state, action, next_state, reward))

# Функция для обучения сети

def optimize_model():

if len(memory) < batch_size:

return

transitions = random.sample(memory, batch_size)

batch = Transition(*zip(*transitions))