Deep RL Pong Keras: 策略梯度法在乒乓球游戏中的应用-Keras

简介：
本项目利用Keras实现深度强化学习策略梯度算法于经典乒乓球游戏中，旨在展示如何训练智能体掌握复杂的游戏策略。 深度强化学习指南（结合Keras与OpenAI Gym使用） 这份教程旨在介绍如何运用策略梯度方法(REINFORCE)在Keras及OpenAI Gym平台上训练神经网络玩Pong游戏。 如果您想要运行该程序，只需克隆存储库并打开钢筋_learning_pong_keras_policy_gradients.ipynb文件，然后阅读和执行其中的步骤即可。我们使用了两种模型进行训练：一种是拥有200个隐藏单元的基本神经网络；另一种则是卷积模型。 简单网络示例演示： - 简单网络玩游戏的实际操作展示 - 卷积网络玩游戏的具体表现 请注意，在有限的时间内以及为了学习的目的，我们的目标并非创建一个经过充分训练的代理。然而，希望这个项目能够帮助大家熟悉强化学习算法及Keras的基本流程。 视频中所展现的学习过程在一台较慢的计算机上历时三天完成。如欲获得生产级成果，则需进行更长时间的培训和参数调整。