做互联网产品和运营必备的网站,南京高端网站建设,网站首页顶部图片尺寸,网站主页设计优点Atari是一家知名的电子游戏公司#xff0c;成立于1972年#xff0c;是早期电子游戏产业的先驱之一。在强化学习领域#xff0c;提到Atari通常指的是Atari 2600游戏的一系列环境#xff0c;这些环境是用于开发和测试强化学习算法的标准平台。
Atari 2600 强化学习环境概述 …Atari是一家知名的电子游戏公司成立于1972年是早期电子游戏产业的先驱之一。在强化学习领域提到Atari通常指的是Atari 2600游戏的一系列环境这些环境是用于开发和测试强化学习算法的标准平台。
Atari 2600 强化学习环境概述
历史: Atari 2600是一款在1977年推出的家用游戏机它推动了早期电子游戏行业的发展。随着时间的推移其上的游戏被用来作为研究人工智能的基准测试。强化学习: 在强化学习研究中Atari 2600游戏经常被用来测试算法的性能。这些游戏代表了各种各样的挑战从简单的反应任务如Pong到需要复杂策略和探索的任务如Montezuma’s Revenge。环境集合: Atari游戏库由多种不同的游戏组成每款游戏都可以看作是一个独立的环境。常见的游戏包括《Pong》、《Space Invaders》、《Breakout》、《Ms. Pac-Man》和《Montezuma’s Revenge》等。研究意义: 这些游戏对于强化学习算法的发展具有重要意义。例如DeepMind的DQN深度Q网络就是通过在多款Atari游戏上的表现来展示其性能的。
下图所示为其中的 SpaceInvaders 游戏 Atari环境的特点
观察空间: Atari游戏的原始观察空间是游戏画面的RGB像素值。动作空间: Atari游戏的动作空间通常比较小一般是离散的由游戏的不同按键组成。奖励: 玩家在游戏中得分通常直接用作强化学习的奖励信号。挑战: Atari环境的挑战在于其高维度的状态空间和需要从原始像素值学习的任务。
安装方法
库安装: 需要安装gym和ale-py库可以通过 pip 一键安装或结合 DI-engine 安装
pip install gympip install ale-pypip install autoromautorom --accept-license#或者结合 DI-engine 安装pip install .[common_env] DI-zoo与Atari DI-zoo 是 DI-engine 框架的一部分它提供了一系列预配置的算法和环境配置可以方便地复现和基准测试各种经典的深度强化学习算法。DI-zoo 中包含了多种针对不同任务和环境的配置文件和预训练模型其中就包括了对 Atari 游戏的支持。
Atari 游戏是深度强化学习领域常用的基准测试环境之一。这些游戏因其丰富的任务类型、相对简单的视觉输入和清晰的奖励结构而被广泛使用。DI-engine 可以与 OpenAI 的 Gym 库结合使用后者提供了 Atari 游戏的接口如 “PongNoFrameskip-v4”。
环境转化 在深度强化学习中环境是智能体与之交互学习的对象。原始的环境通常需要经过一系列预处理步骤来适配强化学习算法的要求。在这里我们讨论的是如何将原始的Atari游戏环境转换为适合强化学习算法处理的形式。以下是针对原始环境和变换后环境的详细解释。
原始环境 观察空间:
原始的观察空间是游戏画面是一个(210, 160, 3)尺寸的RGB图像。数据类型为uint8这表示每个颜色通道的像素值范围为0-255。
动作空间:
动作空间是游戏控制的按键操作是一个离散的动作空间大小为N其中N根据特定游戏而变化。数据类型为int。在Python中动作可以是一个数值或者一个0维的NumPy数组例如np.array(3)代表动作3。
以Pong游戏为例动作空间大小为6分别对应以下操作
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